1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Kemajuan teknologi dewasa ini telah memberikan banyak kontribusi

terhadap globalisasi di segala bidang. Perkembangan teknologi komunikasi yang

sangat cepat semakin memudahkan manusia dalam berkomunikasi. Teknologi

komunikasi merupakan saranan yang mutlak diperlukan dalam melakukan segala

kegiatan, tanpa adanya dukungan dari teknologi komunikasi semua kegiatan atau

aktivitas akan banyak mengalami hambatan.

Pertumbuhan bisnis yang semakin global dan persaingan dalam dunia

bisnis yang semakin ketat membuat organisasi atau perusahaan harus

memperhatikan agar konsumen tidak berpindah ke prusahaan lain perusahaan

harus memperhatikan bagaimana mengelola pelangganya agar pelanggan tidak

berpaling pada perusahaan lain. Salah satu hal yang harus diperhatikan oleh

perusahaan agar konsumen tidak berpindah pada perusahaan lain adalah

perusahaan harus berusaha menjaga kepuasan konsumen karena kepuasan

konsumen akan menimbulkan loyalitas konsumen. Konsumen yang loyal terhadap

suatu perusahaan tidak akan mudah berpindah ke perusahaan lain. Kepuasan dan

loyalitas konsumen adalah hal yang utama pada era persaingan yang semakin

ketat (Supranto, 2001:10-13).

Pada era persaingan yang semakin ketat seperti sekarang ini, banyak

perusahaan yang mulai memberikan perhatian lebih terhadap kepuasan dan

2

loyalitas konsumen, sehingga para pemasar saat ini tidak hanya berkosentrasi pada

produk yang dihasilkan dan meningkatkan volume penjualan tetapi lebih banyak

berkosentrasi menjaga hubungan dengan konsumen. Tanpa adanya loyalitas

konsumen suatu perusahaan mungkin tidak akan dapat bertahan dalam persaingan.

Banyak perusahaan berlomba-lomba untuk menciptakan loyalitas konsumen pada

era persaingan seperti sekarang ini, merekrut pelanggan baru akan lebih mahal

bagi perusahaan, sehingga perusahaan lebih baik berusaha menjaga loyalitas

konsumen (Kotler, 2003:44-48)

Teknologi yang semakin berkembang membuat handphone semakin

bertambah frekuensinya. Dahulu handphone hanya dapat digunakan untuk

komunikasi seperti handphone biasa tetapi sekarang fungsi yang dimiliki

handphone semakin bertambah, misalnya dapat digunakan untuk sms, merekam

vidio, musik, radio, kamera dan juga dapat disambungkan dengan jaringan

internet. Perusahaan-perusahaan operator seluler berusaha melakukan berbagai

cara untuk menarik pelanggan. Salah satu cara yang dilakuakan oleh perusahaan

adalah dengan menciptakan keunggulan-keunggulan yang membedakan

perusahaan yang satu dengan yang lain agar pelanggan tertarik. Keunggulan-

keunggulan yang diciptakan oleh perusahaan operator telepon seluler dapat berupa

peningkatan layanan dalam hal luasnya jaringan, kualitas jaringan, inovasi

produk, pelayanan pelanggan, dan tarif kompetitif yang wajar serta dengan

kemanfaatan produk. (www.Telkomsel.co.id, 2007)

Penelitian ini akan dilakukan pada pengguna layanan jasa mobile pada

kartu Hallo. Penelitian ini mengangkat studi mengenai layanan jasa mobile pada

3

kartu Hallo karena saat ini teknologi komunikasi semakin berkembang pesat,

terutama dalam pertumbuhan pengguna handphone yang sangat banyak serta

dilengkapi dengan fungsi-fungsi lain misalnya dapat digunakan untuk

disambungkan dengan jaringan internet.

Penelitian-penelitian terdahulu mengidentifikasi faktor penentu loyalitas

konsumen untuk pelayanan yang bersifat mobile. Akan tetapi, beberapa penelitian

menyelidiki efek dari berbagai atribut jasa terhadap pengambilan keputusan.

Karena tingkat perkembangan pasar dan perilaku konsumen yang berbeda, temuan

penelitian mungkin hanya menyediakan aplikasi yang terbatas.

Mengetahui adanya masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki

pengendali kepuasan dan loyalitas dalam pasar mobile. Literatur jasa mendukung

bahwa kualitas jasa dan nilai yang dirasakan berfungsi sebagai pengendali

kepuasan dan niat loyalitas. Karena kualitas jasa dan nilai yang dirasakan

memberikan peran penting pada tingkat kepuasan dan keputusan loyalitas,

penelitian ini memiliki dua tujuan. Tujuan yang pertama adalah untuk mengetahui

dimensi kualitas jasa dalam konteks pelayanan mobile yang dirasakan konsumen

dalam evaluasi jasa mereka. Lee, at al (2001) meneliti pengaruh kualitas jasa

terhadap kepuasan konsumen terhadap pelayanan mobile, tetapi konsep kualitas

jasa terbatas pada layanan suara. Secara bersama-sama, penelitian ini mengetahui

pentingnya mengidentifikasi kualitas layanan dari jasa mobile di tingkat

perusahaan layanan, termasuk layanan suara dan data. Loyalitas konsumen telah

menjadi sasaran utama bagi para pemasar dalam dasawarsa terakhir. Para pemasar

telah menginvestasikan sebagian besar sumber daya mereka untuk

4

mengembangkan program loyalitas. Akan tetapi, sebuah artikel terkini

memunculkan sebuah pertanyaan tentang efektivitas pemasaran loyalitas dalam

praktek. Dalam penelitian ini mengungkapkan sebuah program loyalitas yang

dirancang dengan baik dengan proposis nilai sebagai faktor yang penting dari

kesuksesan pemasaran loyalitas. Untuk mengembangkan sebuah program loyalitas

yang efektif, penting sekali untuk memahami proses keputusan loyalitas

konsumen. Dengan adanya proposisi kebutuhan dan nilai konsumen berbeda-beda

antar jenis-jenis produk dan jasa yang berbeda, fokus penelitian ini pada proses

keputusan loyalitas dalam konteks pelayanan mobile.

Dari uraian diatas maka penulis menuangkanya dalam bentuk skripsi yang

berjudul:

”PENGARUH PERCEIVED QUALITY DAN SOCIAL VALUE TERHADAP

LOYALTY DENGAN EKONOMIC VALUE, EMOTIONAL VALUE DAN

SATISFACTION SEBAGAI MEDIASI DALAM KONTEKS MOBILE

SERVICE”

(Studi pada pengguna layanan mobile pada kartu Hallo di Wilayah

Surakarta)

B. Rumusan Masalah

Perceived quality, dapat didefinisikan sebagai persepsi pelanggan terhadap

keseluruhan kualitas atau keunggulan suatu produk atau jasa layanan yang

berkaitan dengan apa yang diharapkan oleh pelanggan. Jadi definisi dari perceived

quality adalah estimasi tentang keunggulan suatu produk (Durianto, 2001:26).

5

Satisfactions, variable ini didefinisikan sebagai suatu kepuasan konsumen

sebagai perasaan senang atau kecewa seseorang yang berasal dari perbandingan

antara kesanya terhadap kinerja (hasil) suatu produk dan harapan-harapannya

(Kotler, 2007:177). Kepuasan konsumen adalah respon terhadap evaluasi

ketidaksesuaian atau diskonfirmasi yang dirasakan antara harapan sebelumnya

(atau norma kinerja lain) dan kinerja actual produk yang dirasakan setelah

pemakaianya (Tjiptono, 2004:146).

Loyalty, merupakan prilaku yang terkait dengan merek sebuah produk,

termasuk kemungkinan memperbaharui kontrak merek dimasa yang akan datang.

Jika produk tidak mampu memuaskan pelanggan, pelanggan akan berreaksi

dengan cara exit (pelanggan menyatakan berhenti membeli merk atau produk) dan

voice ( pelanggan menyatakan ketidak puasanya secara langsung pada produk ).

Andreassen, at al (1997) dalam Hasan (2008)

Economic value, merupakan kemampuan konsumen untuk membelanjakan

uangnya. Nilai ekonomi terkait dengan keuntungan ekonomi yang dirasakan, yang

diterima, dibandingkan dengan biaya moneter yang dikeluarkan untuk jasa.

Emotional value, merupakan kemauan konsumen dalam membelanjakan

uangnya. Dalam konteks retail, Sweeney dan Soutar (2001) menemukan bahwa

nilai emosional adalah peramal yang kuat dari minat membeli konsumen di toko

tertentu.Goleman (1998) mendefinisikan emosi sebagai sesuatu yang merujuk

pada suatu perasaan dan pikiran-pikiran khas, suatu keadaan biologis dan

psikologis dan serangkaian kecenderungan untuk bertindak. Emosi merupakan

6

suatu kondisi kesiapan aksi yang terjadi pada seseorang yang mengawaali

pengendalian prilaku emosional.

Social value, hampir setiap masyarakat mempunyai semacam bentuk

struktur kelas sosial. Kelas sosial adalah divisi masyarakat yang relatif permanen

dan teratur dengan para anggotanya menganut nilai-nilai, minat dan tingkah laku

yang serupa. Kelas sosial bukan ditentukan oleh satu faktor tunggal seperti

penghasilan, diukur sebagai kombinasi dari pekerjaan, pendapatan pendidikan,

kekayaan dan variable lain (Kotler, 1997:144). Dalam istilah perspektual,

individu-individu menganggap bahwa golongan yang berbeda mempunyai jumlah

prestise, kekuasaan, dan privasi yang bervariasi (Mowen, 2002:326).

Berdasarkan uraian di atas, hal-hal yang menjadi permasalahan dalam

penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Apakah Perceived quality berpengaruh positif terhadap Economic value?

2. Apakah Perceived quality berpengaruh positif terhadap Emotional value?

3. Apakah Economic value berpengaruh positif terhadap Satisfactions?

4. Apakah Emotional value berpengaruh positif terhadap Satisfactions?

5. Apakah Social value berpengaruh positif terhadap Satisfactions?

6. Apakah Satisfactions berpengaruh positif terhadap Loyalty?

7

C. Tujuan Penelitian

Dari penelitian di atas, maka tujuan penelitian yang akan dilakukan adalah:

1. Untuk menguji dan mengetahui pengaruh Perceived quality terhadap

Economic value

2. Untuk menguji dan mengetahui pengaruh Perceived quality terhadap

Emotional value

3. Untuk menguji dan mengetahui pengaruh Economic value terhadap tingkat

Satisfactions

4. Untuk menguji dan mengetahui pengaruh Emotional value terhadap

tingkat Satisfactions

5. Untuk menguji dan mengetahui pengaruh Social value terhadap tingkat

Satisfactions

6. Untuk menguji dan mengetahui pengaruh tingkat Satisfactions terhadap

tingkat Loyalty

D. Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Manfaat praktis dan manajerial

Hasil penelitian ini diharapkan mampu memberikan panduan yang berguna

untuk pelaksana jasa mobile dalam memahami pengendali utama dari

satisfactions dan loyalty, mengidentifikasi lima atribut layanan yang terpisah

dari pelaksana jasa mobile, dan menemukan bahwa masing-masing atribut

mempengaruhi respon kognitif dan afektif dari konsumen secara berbeda.

8

Serta untuk melihat secara dekat tentang pengaruh dari perceived quality

dalam konsumsi dari layanan mobile.

2. Manfaat bagi kalangan akademisi

Bagi kalangan akademisi, diharapkan penelitian ini dapat dijadikan sebagai

bahan pembanding untuk penelitian selanjutnya, sehingga segala kelemahan

dan kekurangan dalam penelitian ini dapat diperbaiki dan disempurnakan.

3. Manfaat bagi penulis

Dapat menambah wawasan penulis serta menerapkan ilmu telah yang

diperoleh di dunia praktek.

9

BAB II

TELAAH PUSTAKA

A. Landasan Teori

1. Dimensi Perceived quality dalam Jasa Mobile

Perceived quality menurut Chapman dan Wahlers (1999:54) adalah

kepercayaan konsumen terhadap keseluruhan kualitas suatu produk. Perceived

quality produk akan berpengaruh secara langsung kepada keputusan pembelian

konsumen dan loyalitas mereka terhadap merek. Karena perceived quality

merupakan persepsi konsumen maka dapat diramalkan jika perceived quality

pelanggan negatif, produk tidak akan disukai dan tidak akan bertahan lama

dipasar. Sebaliknya, jika perceived quality pelanggan positif ,produk akan disukai.

Untuk layanan jasa mobile dalam penelitian ini menggunakan lima

komponen yang termasuk dala Perceived Quality diantaranya adalah (Lim at al,

2006) :

a. Pricing

Merupakan nilai pertukaran atas manfaat produk (bagi konsun maupun

bagi produsen) yang umumnya dinyatakan dalam satuan moneter (rupiah, dolar,

yen, peso, franc dan lain sebagainya). Harga terbentuk dari kompetensi produk

untuk memenuhi tujuan dua pihak, yaitu produsen dan konsumen. Produsen

memandang harga sebagai nilai barang yang mampu memberikan manfaat

pancapaian tujuan organisasi (missal memperoleh laba, mengatasi persaingan,

mendongkrak penjualan dan sebagainya). Sedangkan konsumen memandang

10

harga sebagai nilai barang yang mampu memberikan manfaat atas pemenuhan

kebutuhan dan keinginanay (missal hemat, prestos, syarat pembayaran yang lunak

dan sebagainya) (Tiptono, 1997:147).

b. Network

Adalah segenap perangkat telekomunikasi yang dapat menghubungkan

pemakaiannya (umumnya manusia) dengan pemakai lain, sehingga kedua

pemakai tersebut dapat saling bertukar informasi (dengan cara bicara, menulis,

menggambar atau mengetik ) pada saat itu juga.

c. Data

Secara konseptual, data adalah deskripsi tentang benda, kejadian, aktivitas,

dan transaksi, yang tidak mempunyai makna atau tidak berpengaruh secara

langsung kepada pemakai (Abdul kadir, 2005:29).

d. Billing

Meliputi laporan rekening periodik, faktur untuk transanki individual,

laporan verbal mengenai jumlah rekening, mesin yang memperlihatkan jumlah

rekening (Tjiptono, 2007:91).

e. Costomer Service

Adalah setiap kegiatan yang diperuntukkan atau ditujukan untuk

memberikan kepuasan melalui pelayanan yang diberikan seseorang secara

memuaskan. Pelayanan yang diberikan termasuk menerima keluhan / masalah

yang sedang dihadapi.

11

2. . Nilai yang dirasakan oleh konsumen dalam konteks Jasa Mobile

Dalam penelitian ini multi dimensi dari nilai yang dirasakan berdasar pada

tulisan Sweeney dan Soutar (2001), yang awalnya mencakup kualitas, ekonomi,

emosional, dan nilai sosial. Untuk mengembangkan level hirarki yang terpisah di

antara kualitas dan nilai yang dirasakan konsumen, penelitian ini mengadopsi tiga

dimensi nilai yang paling relevan untuk pengalaman jasa mobile—ekonomi,

emosional, dan nilai sosial.

Economic value terkait dengan keuntungan ekonomi yang dirasakan yang

diterima dibandingkan dengan biaya moneter yang dikeluarkan untuk jasa.

Banyak peneliti menemukan peranan signifikan dari nilai moneter yang dirasakan

konsumen terhadap kepuasan dan keputusan masa depan (Chen, 2003; McDougall

dam Levesque, 2000).

Emotional value mengacu pada kegunaan yang dihasilkan dari pernyataan

rasa atau afektif yang ditimbulkan oleh penyedia jasa (Sweeney dan Soutar,

2001). Emotional value ini diharapkan untuk menggabungkan respon afektif

konsumen ke stimulus jasa dalam suatu model means-end yang berorientasi

kognitif. Dalam konteks retail, Sweeney dan Soutar (2001) menemukan bahwa

nilai emosional adalah peramal yang kuat dari minat membeli konsumen di toko

tertentu. Kepuasan emosi adalah bentuk dari produk atau jasa (Dube and Menon,

2000). Komponen emosional dalam kepuasan ini tergantung dari perasaan

konsumen pada saat menerima jasa atau produk ( de Rutyer and Bloemer, 1998).

Pada gilirannya, social value terkait dengan penguatan konsep diri sosial

(Sweeney dan Soutar, 2001). Dalam penggunaan produk atau jasa yang

12

dikemudikan teknologi, image sosial dapat menjadi faktor penting yang

mempengaruhi pembuatan keputusan konsumen. Handphone adalah media yang

melaluinya pengguna melakukan kontak sosial (Ling, 2004). Dan juga, konsumen

mempertimbangkan kepemilikan dari alat yang dikemudikan teknologi sebagai

simbol status sosial dan juga item fashion. Dalam artian ini, tampilan dan

penggunaan dari handphone mereka penting bagi para pengguna telepon mobile

untuk memperbaiki cara mereka dipandang oleh orang lain (Ling, 2004; Lu dkk.,

2003). Karena itu, nilai sosial diharapkan memberikan peranan penting dalam

konteks penggunaan jasa mobile.

3. Satisfaction

1). Pengetian Satisfaction

Ada beberapa pengertian satisfaction menurut para ahli, antara lain :

a. Kotler (2009:138) menyebutkan kepuasan adalah perasaan senang atau

kecewa seseorang yang timbul karena membandingkan kinerja yang

dipersepsikan produk (atau hasil) terhadap ekspektasi mereka.

b. Day (1984) dalam Tjiptono (2007:349) mendefinisikan kepuasan konsumen

konsumen sebagai penilaian evaluatif purna beli menyangkut pilihan

pembelian spesifik.

c. Howard dan Sheth (1969) dalam Tjiptono (2007:394) mengungkapkan bahwa

kepuasa pelanggan adalah situasi kognitif pembeli berkenaan dengan

kesepadanan atau ketidak sepadanan antara hasil yang didapatkan

dibandingkan dengan pengorbanan yang dilakukan.

13

d. Mowen (1995) dalam Tjiptono (2007:394) merumuskan kepuasan pelanggan

sebagai sikap keseluruhan terhadap suatu barang atau jasa setelah perolehan

(acquisition) dan pemakainaya.

Dari pengertian-pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa satisfaction

menyatakan suatu tingkatan di mana keinginan, kebutuhan, dan harapan dapat

terpenuhi atau terlampaui melalui transaksi yang telah di evaluasi pasca konsumsi.

Lupiyoadi (2001), dalam menentukan kepuasan pelanggan, terdapat lima

faktor utama yang harus diperhatikan oleh perusahaan yaitu:

a. Kualitas produk, pelanggan akan merasa puas bila hasil evaluasi mereka

menunjukkan bahwa produk yang mereka gunakan berkualitas.

b. Kualitas pelayanan, pelanggan akan merasa puas jika mereka mendapatkan

pelayanan yang baik atau yang sesuai dengan yang diharapakan.

a. Emosional, pelanggan akan merasa puas jika mereka mendapatkan keyakinan

bahwa orang lain akan kagum terhadap dia bila menggunakan produk dengan

merk tertentu yang cenderung mempunyai tingkat kepuasan yang tinggi.

Kepuasan yang diperoleh bukan karena kualitas dari produk tetapi nilai social

atau self esteem yang membuat pelanggan menjadi puas terhadap merk

tertentu.

d. Harga produk yang dimaksud dengan hal ini adalah biaya yang harus

dikeluarkan oleh konsumen ketika konsumen membeli produk untuk

memenuhi kebutuhannya.

14

e. Biaya, pelanggan yang tidak perlu mengeluarkan biaya tambahan atau tidak

perlu membuang waktu untuk mendapatkan suatu produk atau jasa cenderung

puas terhadap produk atau jasa itu.

Pelanggan yang puas cenderung akan memberikan referensi yang baik

terhadap produk kepada orang lain. Tidak demikian dengan seorang pelanggan

yang tidak puas (dissatisfield). Pelanggan yang tidak puas dapat melakukan

tindakan pengembalian produk, atau secara ekstrim bahkan dapat mengajukan

gugatan terhdap perusahaan yang memproduksi produk tersebut.

2). Model Kepuasan Konsumen

Sejumlah teori dan model konseptual telah dikemukakan dan digunakan

untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan atau

ketidakpuasan pelanggan. Dalam Tjiptono (2007:356) di jelaskan beberapa model

kepuasan pelanggan,diantaranya:

a) Model diskonfirmasi harapan (expectancy disconfirnation model)

Model yang berkembang pada dekade 1970-an ini mendefinisikan

kepuasan pelanggan sebagai “evaluasi yang memberikan hasil dimana

pengalaman yang dirasakan setidaknya sama baiknya (sesuai) dengan yang

diharapkan.

Tingkat kinerja yang diharapkan dari produk tertentu dipengaruhi oleh

kharakteristik produk/jasa, faktor promosi, pengaruh produk lain, dan karakteristik

pelanggan itu sendiri. Dalam hal produk/jasa pengalaman sebelumnya yang

dimiliki pelanggan berkenaan dengan produk/jasa tersebut, harganya dan

15

karakteristik fisiknya mempengaruhi harapanya terhadap kinerja produk/jasa

bersangkutan. Jadi jika produk/jasa itu mahal harganya, atau kinerjanya sangat

baik dalam pengalaman konsumsi yang lalu, maka pelanggan bersangkutan

mungkin memiliki estándar kinerja yang tinggi.

b) Equity Theory

Model tradisional equity theory ( dikenal pula dengan istilah keadilan

distributif dalam literatur sosiologi) berusaha mengoprasionalisasikan prinsip

utama”pertukaran” (exchange). Menurut Homans (dikutip dalam Oliver&Swan,

1989), reward yang didapatkan seseorang dari pertukaranya dengan orang lain

harus proposional dengan investasinya.

Equity theory beranggapan bahwa orang menganalisis rasio input dan

hasilnya (outcome) dengan rasio input dan hasil mitra pertukaranya. Jika ia

merasa bahwa rasionya unfavorabel dibandingkan anggota lainya dalam

pertukaran tersebut, ia cenderung akan merasakan adanya ketidakadilan. Rasio ini

bisa ditunjukkan secara sederhana sebagai berikut:

Dengan demikian, hasil yang diperoleh individu A dari pertukaran dibagi

dengan input yang diberikanya harus sama dengan hasil yang didapatkan indiviud

B, dari pertukaran tersebut dibagi input individu B. apabila rasio tersebut

dipersepsikan tidak sama (tidak seimbang), terutama jika dirasakan unfavorabel

Hasil A Hasil B = Hasil A Hasil B

16

bagi pelanggan yang melakukan evaluasi, maka yang terjadi adalah

ketidakpuasan.

c) Attribition Theory

Attribition Theory mengidentifikasikan proses yang dilakukan seseorang

dalam menentukan penyebab aksi/tindakan dirinya, orang lain, dan objek tertentu.

Atribusi yang dilakukan seseorang bisa sangat mempengaruhi kepuasan purna

belinya terhadap produk atau jasa tertentu, karena atribusi memoderasi parasaan

puas atau tidak puas.

d) Experientially-Based Affective Feelings

Pendekatan eksperiensial berpandangan bahwa tingkat kepuasan

pelanggan dipengaruhi persaan positif dan negatif yang diasosiasikan pelanggan

dengan barang atau jasa tertentu setelah pembelianya. Dengan kata lai, selain

pemahaman kognitif mengenai diskonfirmasi harapan, perasaan yang timbul

dalam proses purna beli juga mempengaruhi perasaan puas atau tidak puas

terhadap produk yang dia beli.

e) Assimilation –Contras Theory

Menurut teori ini, konsumen mungkin menerima penyimpanagn (deviasi)

dari ekspektasinya dalam batas tertentu. Apabila produk atau jasa yang dibeli dan

dikonsumsi tidak terlalu berbeda dengan apa yang diharapkan pelanggan, maka

kinerja produk atau jasa tersebut akan diasimilasi/diterima dan produk/jasa

bersangkutan akan dievaluasi secara positif (dinilai memuaskan).

17

f) Oppenent Process Theory

Teori ini berusaha menjelaskan mengapa pengalaman konsumen yang

pada mulanya memuaskan cenderung di evaluasi kurang memuaskan pada

kejadian atau kesempatan berikutnya. Sebagai contoh kunjungan ulang ke sebuah

restoran bisa menggambarkan kondisi saat kepuasan yang sangat besar sulit skali

di pertahankan. Seorang konsumen bisa saja sangat puas terhadap restoran tertentu

dan menunya pada saat kunjungan pertama. Akan tetapi, jika ia melakukan

kunjungan ulang berturut-turut, evaluasi yang sangat positif tersebut cenderung

akan menurun dan kemungkinan malah bisa manjadi tidak puas.

g) Model Anteseden dan Konsekuensi Pelanggan

Gambar II.1

Model Anteseden dan Konsekuensi Kepuasan Pelanggan

Ekspektasi

Diskonfirmasi

Kinerja

Affect

Equity

Kepuasan

Minat pembelian

ulang

Gethok Tular Negatif

Prilaku komplain

18

Dalam model tersebut, antesenden kepuasan pelanggan meliputi (1)

ekspektasi pelanggan (sebagai antisipasi kepuasan); (2) diskonfismasi ekspektasi

(ekspektasi berperan sebagai standar pembanding untuk kinerja); (3) kinerja

(performance); (4) affect; dan (5) equity (penilaian konsumen terhadap keadilan

dan distributif, prosedural, dan intraksional). Sedangkan konsekuensi kepuasan

pelanggan diklasifikasikan menjadi tiga kategori, yakni (1) prilaku komplain; (2)

prilaku gethok tular negatif (negative word-of-mouth); (3) minat pembelian ulang

(repurchase intention).

3). Konsep Kepuasan Konsumen

Secara konseptual, kepuasan pelanggan dapat digambarkan sebagai

berikut:

Gambar II.2

Diagram konsep kepuasan konsumen

Sumber : Rangkuti, 2006

Tujuan perusahaan

Produk

Nilai produk Bagi

Konsumen

Tingkat Kepuasan Konsumen

Harapan konsumen

terhadap produk

Kebutuhan dan Keinginan Konsumen

19

Umumnya pelanggan muncul dengan kebutuhan yang beragam dan

dipenuhi dengan harapan yang berbeda-beda tentang apa yanga akan diterimanya

bila ia membeli produk yang ditawarkan perusahaan.pada sisi lain perusahaan

menciptakan produk yang merupakan kinerja dari perusahaan yang berupa nilai

produk bagi konsumen.kinerja yang dirasakan adalah persepsi pelanggan terhadap

apa yang diterima setelah mengkonsumsi produk yang dibeli. Tjiptono (1996:146)

Setelah itu harapan pelanggan terhadap produk dan nilai produk bagi konsumen

bertemu ketika pelanggan mengkonsumsi produk tersebut dan menghasilkan

tingkat kepuasan pelanggan .untuk lebuh jelasnya, konsep kepuasan pelanggan

dapat ditunjukkan dalam bagan sebagai berikut: Dharmesta (1999:19)

4). Pembentukan Kepuasan atau Ketidak Puasan Konsumen

Salah satu model yang dapat digunakan untuk menjelskan pembentukan

kepuasan atau ketidak puasan pelanggan adalah expectancy disconfirmation

model.

Berdasarkan penggunaan suatu produk tertentu, pelanggan membangun

harapan bagaiman seharusnya kinerja suatu produk. Harapan ini dikonfirmasikan

dengan pengalaman aktual dari kinerja produk tersebut. Jika mutu tidak sesuai

dengan harapan akan muncul perasaan tidak puas. Jika kinerja melibihi harapan

maka akan dihasilkan perasaan puas dan jika kinerja tidak berbeda dengan

harapan akan dikatakan bahwa harapan telah terkonfirmasi, meskipun harapan

yang terkonfirmasi adalah pernyataan yang positif untuk pelanggan. Tetapi hal ini

20

tidak akan menghasilkan perasaan puas yang cukup kuat. Kepuasan baru benar-

benar dirasakan oleh pelanggan, bila kinerja melebihi harapan mereka.

Gambar II.3

Pembentukan Kepuasan / Ketidak Puasan konsumen

Sumber : Tjiptono (2007:357)

5). Metode Pengukuran Kepuasan Konsumen

Kotler (dalam Tjiptono 2007:366) mengidentifikasi empat metode untuk

mengukur kepuasan pelanggan, yaitu:

a. Sistem keluhan dan saran

Organisasi yang berorientasi pada pelanggan memberikan kesempatan

yang luas kepada para pelanggannya untuk menyampaikan saran dan keluhan,

Harapan terhadap kinerja merek tertentu

Kinerja gagal memenuhi harapan

Kinerja melampaui harapan

Kinerja tidak terlalu berbeda dengan harapan

Evaliasi kesesuaian / ketidak sesuaian antara harapan dan kinerja

Pengalaman produk / merek sebelumnya

Evaluasi terhadap kinerja actual merek bersangkutan

21

misalnya dengan menyediakan kotak saran, kartu komentar, customer hot lines,

dan lain-lain. Metode ini lebih berfokus pada identifikasi masalah dan

pengumpulan saran.

b. Ghost shopping

Dalam metode ini perusahaan mempekerjakan beberapa orang (ghost

shopper) untuk berperan sebagai pembeli potensial terhadap produk perusahaan

dan pesaing. Kemudian mereka melaporkan temuan-temuannya mengenai

kekuatan dan kelemahan produk perusahaan dan pesaing berdasarkan pengalaman

mereka dalam pembelian produk tersebut.

c. Lost customer analysis

Perusahaan sebaiknya menghubungi para pelanggan yang telah berhenti

membeli atau yang telah pindah pemasok agar dapat memahami mengapa hal itu

terjadi. Bukan hanya exit interview saja yang perlu, tetapi pemantauan customer

loss rate juga penting, dimana peningkatan customer loss rate menunjukkan

kegagalan perusahaan dalam memuaskan pelanggannya.

d. Survey kepuasan pelanggan

Umunya penelitian mengenai kepuasan pelanggan dilakukan penelitian

survey, baik dengan survey melalui pos, telepon, maupun wawancara pribadi

McNael dan Lamb dalam Peterson dan Wilson (1992:61).

Adanya kepuasan pelanggan akan berpengaruh terhadap loyalitas

konsumen dan pembelian ulang yang berbeda-beda untuk setiap perusahaan.

Pelanggan yang loyal belum tentu berarti mereka puas. Sebaliknya pelanggan

yang puas cenderung untuk menjadi pelanggan yang loyal.

22

4. Loyalty

1). Pengertian Loyalty

Istilah loyalitas konsumen sebetulnya berasal dari loyalitas merek yang

mencerminkan loyalitas konsumen pada merek tertentu. Disini kedua istilah

tersebut, yaitu loyalitas konsumen dan loyalitas merek menunjukkan hal yang

sama.

Loyalitas konsumen didefinisikan sebagai :

”Kesediaan pelanggan untuk secara konsisten menkonsumsi jasa pada penyedia

jasa atau perusahaan yang sama serta menyediakanya sebagai pilihan pertama dari

berbagai alternatif yang ada dan memenuhinya dengan prilaku serta memberikan

sikap dan kesdaran yang baik dengan mengabaikan situasi yang mempengaruhi

untuk berpindah ke perusahaan atau penyedia jasa yang lain (Caruana, 1999,

Gremler dan Brown, 1996 dalam Lu Ting Pong dan Tang Pui Yee, 2001 dalam

Sugiharto Catur, 2001 ).”.

Oliver (1997), mendefinisikan loyalitas konsumen merupakan kedalaman

komitmen yang dipegang untuk melakukan pembelian kembali atau berlangganan

terhadap produk/jasa dimasa mendatang. Loyalitas konsumen merupakan bentuk

dari pembelian berulang (repetitive purchase). Konsumen yang loyal akan

melakukan pilaku pembelian berulang pada suatu produk yang sama, walaupun

banyak produk menawarkan diskon dan melakukan promosi yang gencar.

Loyalitas memiliki 6 prinsip Pearson dalam Sismiyanto (2007:15), yaitu:

a) Loyalitas mengacu pada konsumen bukan merk. Beberapa pelanggan menjadi

loyal tetapi pada merk tertentu karena harga atau karena adanya kebijakan-

23

kebijakan tertentu. Hal ini pelanggan menjadi loyal pada perusahaan karena

beberapa kategori produk, bukan yang lainnya.

b) Loyalitas bukan berasal dari pembelian produk dengan harga yang murah.

Konsumen bisa saja membeli produk dari pesaing dengan harga yang murah.

Untuk itu penting sekali bagi perusahaan untuk memberikan harga khusus

bagi pelanggannya sehingga dapat meningkatkan loyalitas.

c) Loyalitas membutuhkan keterlibatan positif pelanggan, bukan hanya

pembelian berulang saja. Loyalitas konsumen itu lebih berarti daripada

kepuasan konsumen walaupun kepuasan merupakan suatu kondisi yang sangat

dibutuhkan demi terciptanya loyalitas dimasa yang akan dating.

d) Loyalitas merupakan pengalaman total pada merk, bukan hanya pada

periklanan / komunikasi perusahaan pada konsumen.

e) Loyalitas terjadi setiap saat dan loyalitas merupakan hubungan timbal balik

antara perusahaan dengan pelanggan. Sebelum konsumen menjadi loyal pada

perusahaan, perusahaan harus lebih dulu pada konsumen, yaitu dengan cara

mengenal dan menghormati pelanggannya.

f) Loyalitas adalah hasil hubungan total antara perusahaan dengan pelanggannya

dan loyalitas staf perusahaan merupakan faktor utama untuk membangun

loyalitas konsumen.

2). Karakteristik Konsumen yang Loyal

Terdapat beberapa karakteristik umum yang bisa didefinisikan apakah

seorang konsumen mendekati loyalitas atau tidak. Assel (1992) dalam Setiadi

24

(2003:201), mengemukakan empat hal yang menunjukkan kecenderungan

konsumen yang loyal sebagai berikut:

a) Konsumen yang loyal terhadap merek cenderung lebih percaya diri terhadap

pilihanya

b) Konsumen yang loyal lebih memungkinkan merasakan tingkat resiko yang

lebih tinggi dalam pembelinya

c) Konsumen yang loyal terhadap merek juga lebih mungkin loyal terhadap toko

d) Kelompok konsumen yang minoritas cenderung untuk lebih loyal terhadap

merek.

3). Tahap-tahap Loyalitas Konsumen

Model loyalitas menurut Oliver (1999) Dalam Durianto, Supratikno,

Sugiarto, Widjaja (2005:19), kesetian pelanggan ada tahapan sebagai berikut :

a. Cognitive Loyalty

Pada tahap loyalitas yang pertama ini, informasi atribut merk yang tersedia

bagi konsumen menunjukkan bahwa satu merk adalah lebih baik dari pada

alternative merk lainnya. Tahap ini disebut kognitif atau loyalitas berdasarkan

pada kepercayaan merk semata. Cognition bisa didasarkan pada pengetahuan yang

dialami orang lain atau pengetahuan terdahulu atau informasi berdasarkan

pengalaman saat ini.

Pada tahap ini, konsumen lebih memperhatikan tentang kualitas dan harga

barang serta jasa dan inilah sebabnya mengapa konsumen kembali ke toko

langganan daripada ke toko yang lain. Akan tetapi, pada tahap loyalitas ini

25

mungkin tidak begitu kuat karena konsumen dapat meninggalkan toko tersebut

dan berpindah ke toko lain bila mereka menganggap sebagai pilihan yang baik.

Sehingga, evaluasi kualitas jasa dapat dijadikan sebagai indikator yang baik

daripada loyalitas kognitif. Bila kepuasan terjadi, maka akan menjadi bagian dari

pengalaman konsumen dan akan mulai menerima afektif.

b. Affective Loyalty

Tahap kedua, sikap terhadap merk telah dikembangkan pada saat terjadi

kepuasan saat menggunakan. Komitmen pada tahap ini mengacu pada loyalitas

efektif dan ditanamkan dalam benak konsumen sebagai kesadaran dan pengaruh.

Pada tahap ini, loyalitas konsumen didasarkan pada sikap relatif terhadap toko

serta kepuasan yang didapat. Sikap relatif ini dihasilkan dari loyalitas konsumen

pada tahap sebelumnya yaitu loyalitas kognitif. Sikap relatif ini dipengaruhi oleh

kepuasan dan kualitas jasa yang diperoleh yang pada akhirnya akan berpengaruh

pada perekomendasian toko tersebut yang dilakukan oleh konsumen. Jadi dalam

penelitian Oliver menggunakan sikap relatif dan kepuasan untuk mengukur

loyalitas afektif.

c. Conative Loyalty

Tahap konatif dipengaruhi oleh episode yang berulang sebagai pengaruh

positif suatu merk. Konasi didefinisikan sebagai komitmen terhadap suatu merk

tertentu untuk melakukan pembelian ulang. Pada tahap ini indikator yang dapat

digunakan untuk mengukur conative loyalty yaitu intensitas pembelian ulang dan

keinginan konsumen untuk merekomendasikan toko tersebut pada konsumen lain.

26

d. Action Loyalty

Pada tahap ini minat diubah menjadi tindakan yang disebut juga sebagai

pengendali tindakan Kuhl and Beckmann (1985) dalam Oliver (1999). Pengendali

tindakan ini memotivasi minat pada tahap loyalitas sebelumnya untuk diubah

menjadi kesediaan untuk bertindak. Pengendali tindakan ini disertai keinginan

atau hasrat tambahan untuk mengatasi hambatan-hambatan yang mungkin

mencegah tindakan tersebut. Kesiapan untuk bertindak merupakan analisator

terhadap komitmen yang dipegang teguh untuk membeli ulang barang atau jasa

secara konsisten dimasa yang akan datang. Sedang mengatasi hambatan

merupakan analisator untuk membeli kembali meslipun pengaruh-pengaruh

situasional dan usaha-usaha pemasaran menyebabkan switching behavior Oliver

(1997) dalam Oliver (1999). Indikator yang dipakai dalam mengukur loyalitas

tindakan ini yaitu frekuensi berbelanja ke toko langganan.

Jadi, dapat disimpulkan bahwa cognitive loyalty fokus pada aspek kinerja

merk, affective loyalty diarahkan pada kesenangan terhadap merk, Conative

loyalty difokuskan pada pengalaman ketika konsumen menginginkan untuk

membeli kembali merk, dan action loyalty adalah komitmen bertindak untuk

membeli kembali.

27

B. Penelitian Terdahulu

1. Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Lim at al, (2006) dalam sebuah artikel

dengan judul ”M-Loyalty: winning strategies for mobile carriers” yang

dilakukan di Amerika Serikat, sampel adalah konsumen umum AS yang baru-

baru ini berlangganan jasa mobile. Sampelnya adalah 137 mahasiswa pra-

sarjana digunakan dalam basis suka rela, alat uji yang diguanakan adalah

SEM. Penelitian ini menemukan bahwa adanya pengaruh antara faktor-faktor

penentu kepuasan dan keputusan loyalitas dalam penggunaan mobile service.

2. Penelitian sebelumnya yang dilakukan Cheng et al., (2008) dengan judul “The

Driving Forces of Customer Loyality: A Study of Internet Service Providers in

Hong Kong”, mengenai customer loyalty pada ISP (internet servis provider)

di Hongkong, yang menggunakan alat analisis Structural Equation Modelling

(SEM), sampel penelitian ini adalah pengguna layanan internet. Meneliti

pengaruh service quality, customer satisfaction, corporate image, switching

cost, dan price perception terhadap customer loyalty.

3. Penelitian yang dilakukan Gallarza dan Saura (2006) yang berjudul ”Value

dimensions, perceived value, satisfactions and loyalty: an investigation of

university students’ travel behaviour” dimana sempelny adalah 274 biro

perjalanan wisata di Spanyol, dan menggunakan alat uji analisis SEM

menemukan bahwa nilai sosial berpengaruh pada kepuasan.

4. Penelitian Harris dan Goode (2004), yang berjudul ”The four levels of loyalty

and the pivotal role of trust: a study of online service dynamics”. Penelitian

ini dilakukan di New York dengan menggunakan sample 750 responden yaitu

28

konsumen buku online dan konsumen perusahaan penerbangan. Penelitian ini

menggunakan alat uji analisis LISREL. Menyatakan bahwa terdapat hubungan

positif antara perceived quality dan perceived value.

5. Penelitian Zeithaml et al,(1996), yang berjudul “The behavioral consequences

of service quality” yang dilakuakn di Amerika, sampelnya adalah 2400 toko

computer yang ada di Amerika dan mengunakan alat analisis SERVQUAL.

Dalam penelitian ini menyebutkan bahwa kepuasan yang diperoleh konsumen

setelah melakukan pembelian akan membangun persepsi positif terhadap

produk tersebut yang kemudian akan menciptakan loyalitas konsumen.

29

C. Kerangka Pemikiran

Gambar II.4

Kerangka Pemikiran

Sumber : Lim at al, (2006)

Berdasarkan gambar II.4 dapat diketahui bahwa penelitian ini akan

menguji keterkaitan antara Perceived Quality, Economic value, Emotional value,

Social value terhadap Satisfaction dan Loyalty dalam konteks mobile service

(studi pada pengguna layanan mobile pada pengguna kartu Hallo di wilayah

Surakarta). Dimana Perceived Quality berpengaruh terhadap Economic value,

Emotional value, dan Satisfaction. Pada saat konsumen memiliki Economic value,

Emotional value dan Satisfaction yang tinggi terhadap suatu produk/jasa maka,

akan mempengaruhi tingkat Loyalty.

Perceived Quality :

· Pricing

· Network

· Data

· Billing

· Coustemer

Service

Economic value

Emotional value

Social value

Loyalty Satisfaction

30

D. Hipotesis

Hipotesis adalah jawaban sementara atas masalah dalam penelitian atau

pernyataan sementara tentang pengaruh hubungan dua variabel atau lebih.

Berdasarkan kerangka penelitian tersebut, hipotesis yang dibentuk dalam

penelitian ini sebagian besar bersumber pada penelitian terdahulu, sehingga

diharapkan hipotesis teersebut cukup valid untuk diuji. Untuk lebih membatasi

hasil penelitian maka objek penelitian dimasukkan dalam hipotesis penelitian

sebagai berikut:

1. Pengaruh Perceived Quality terhadap Economic value dan Emosional value

Perceived quality didefinisikan sebagai presepsi konsumen terhadap

seluruh kualitas atau keunggulan suatu produk atau jasa layanan sesuai dengan

apa yang diharapkan konsumen. Harris dan Goode (2004) dari hasil penelitiannya

menyatakan bahwa terdapat hubungan positif antara perceived quality dan

perceived value. Penelitian yang dilakukan oleh Grewal, et.al (1998) dalam Harris

dan Goode (2004) mengemukakan bahwa perceived quality merupakan faktor

utama pembentuk keputusan konsumen terhadap value.

Penelitian ini mengidentifikasi atribut yang terkait dengan mobile service, yaitu

perencanaan pricing, network, data, billing dan customer service. Setiap dimensi

kemungkinan memiliki kontribusi yang berbeda untuk nilai yang dipersepsikan.

Namun, secara keseluruhan perceived quality mempengaruhi perceived value.

Penelitian yang dilakukan Lim dan Park (2006), menyatakan bahwa perceived

quality berpengaruh pada economic value dan emosional value. Berdasarkan

pemaparan tersebut maka hipotesis yang dikemukakan adalah:

31

H1a : Perceived Quality berpengaruh positif terhadap Economic value

H1b : Perceived Quality berpengaruh positif terhadap Emosional value

2. Pengaruh Economic value, Emosional value, Social value terhadap Satisfaction

Literatur yang mendukung, yaitu Fernandez dan Bonillo (2009), menemukan

bahwa economic value berpengaruh pada satisfaction. Penelitian yang dilakukan

oleh Gallarza dan Saura (2006), menemukan bahwa social value berpengaruh pada

satisfaction dan penelitian Lim dan Park (2006) menghipotesiskan bahwa, economic

value, emotional value dan social value berpengaruh pada satisfaction. Kotler

(2009:138) menyebutkan kepuasan adalah perasaan senang atau kecewa seseorang

yang timbul karena membandingkan kinerja yang dipersepsikan produk (hasil)

terhadap ekspektasi mereka. Perceived value merupakan hasil dari evaluasi

manfaat relatif dan pengorbanan dalam hubungannya dengan penawaran.

Penelitian yang dilakukan oleh Lai et.al (2009), menemukan bahwa Perceived

value berpengaruh pada satisfaction.

Penelitian ini mengadopsi tiga dimensi nilai yang relevan dengan mobile service,

yaitu economic value, emosional value, social value (Lim dan Park, 2006).

Berdasarkan pemaparan tersebut maka hipotesis yang dikemukakan adalah:

H2a : Economic value berpengruh positif terhadap Satisfaction

H2b : Emosional value berpengaruh positif terhadap Satisfaction

H2c : Social value berpengaruh positif terhadap Satisfaction

32

3. Satisfaction berpengaruh terhadap Loyalty

Menurut Kotler (2009:138) kepuasan merupakan perasaan senang atau

kecewa seseorang yang timbul karena membandingkan kinerja yang dipersepsikan

produk (hasil) terhadap ekpekstasi mereka. Sedangkan loyalitas terbentuk apabila

pelanggan merasa puas dengan merek atau tingkat layanan yang diterima dan

berniat untuk terus melanjutkan hubungan ( Selnes, 1993:21). Konsumen yang

puas mempunyai kemungkinan yang lebih tinggi untuk mengulang pembelian

(Zeithaml et al., 1996 dalam Torres-Moraga et al., 2008). Lim et al., (2006)

menyebutkan kepuasan yang diperoleh konsumen setelah melakukan pembelian

akan membangun persepsi positif terhadap produk tersebut yang kemudian akan

menciptakan loyalitas konsumen. Dalam penelitian Cheng et al., (2008) juga

menemukan pengaruh positif antara customer satisfaction terhadap loyalty.

Dengan demikian, hipotesis yang dirumuskan adalah:

H3: Satisfaction berpengaruh positif terhadap Loyalty

33

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Desain Penelitian

Menurut Cooper dan Schindler (2006) berbagai pendekatan yang

dilakukan dalam penelitian ini adalah formal study (diawali dengan adanya

hipotesis dan bertujuan untuk menguji hipotesis tersebut melalui penelitian ini),

communication study (peneliti menanyai subyek dan mengumpulkan respon

mereka), ex post facto design (peneliti hanya melaporkan apa yang sudah dan

sedang terjadi secara apa adanya), causal study (berusaha menerangkan hubungan

antar variabel), cross-sectional study (hanya melakukan penelitian pada suatu

waktu), statistical study (berusaha menangkap karakteristik-karakteristik suatu

populasi, menguji hipotesis secara kuantitatif dan melakukan generalisasi), serta

field setting (penelitian dilakukan dalam kondisi lingkungan yang sebenarnya).

Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah survei konsumen.

Survei dilakukan dengan cara penyebaran kuesioner kepada responden, yaitu

orang (konsumen) yang menggunakan kartu Hallo yang pernah mengakses

internet atau menggunakan layanan mobile pada kartu Hallo dan terus

mengunakanya untuk mendukung aktivitasnya sehari-hari.

34

B. Populasi, Sampel, dan Teknik Sampling

1. Populasi

Populasi merupakan keseluruhan orang, kejadian atau sesuatu yang

menarik dan dapat digunakan peneliti dalam melakukan penelitian (Sekaran,

2006:121). Dalam penelitian ini populasi targetnya adalah individu yang telah

menggunakan layanan mobile kartu Hallo minimal 3 kali dalam seminggu.

2. Sampel

Sampel merupakan bagian dari populasi. Sampel terdiri dari beberapa

anggota yang diambil dari populasi. Dengan kata lain, beberapa, tapi tidak

semuanya, elemen dari populasi merupakan sampel (Sekaran, 2006:123), dalam

penelitian ini jumlah sampel yang digunakan adalah 200 responden. Berdasarkan

pedoman dari Ferdinand (2002:46) jumlah sampel adalah jumlah indikator dikali

5-10.

3. Teknik sampling

Penelitian ini menggunakan teknik nonprobalility sampling, yaitu

purposive sampling. Peneliti menggunakan nonprobability sampling karena

peneliti tidak mengetahui jumlah keseluruhan anggota populasi yang diteliti.

Purposive sampling dilakukan dengan mengambil sampel dari populasi

berdasarkan kriteria tertentu yaitu pengguna layanan mobile kartu Hallo minimal

3 kali dalam seminggu di wilayah Surakarta.

Teknik pengumpulan data dilakukan melalui survey dengan cara

mewawancarai responden secara langsung yang dipandu dengan kuesioner yang

didesain. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan tingkat keseriusan responden

35

dalam pengisian kuesioner sehingga diharapkan data yang terkumpul mempunyai

keakurasian yang tinggi.

C. Definisi Operasional Variabel dan Pengukurannya

1. Pricing

Harga adalah biaya yang harus dikeluarkan oleh konsumen ketika

konsumen membeli produk untuk memenuhi kebutuhannya. Konstruk ini diukur

dengan menggunakan 2 (dua) butir pertanyaan yang digunakan oleh Lim et. al.,

2006 yaitu

• Kartu Hallo memberikan penawaran harga sesuai dengan kebutuhan

konsumen.

• Kartu Hallo menawarkan harga yang lebih tinggi dari provider lain

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

2. Network

Merupakan perangkat telekomunikasi yang dapat menghubungkan

pemakaiannya (umumnya manusia) dengan pemakai lain, sehingga kedua

pemakai tersebut dapat saling bertukar informasi (dengan cara bicara, menulis,

menggambar atau mengetik ) pada saat itu juga. Konstruk ini diukur dengan

menggunakan 2 (dua) butir pertanyaan yang digunakan oleh Lim et. al., (2006)

yaitu:

• Kartu Hallo memiliki jaringan yang lebih luas

36

• Kartu Hallo memiliki kejernihan dalam suara

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

3. Data

Secara konseptual, data adalah deskripsi tentang benda, kejadian, aktivitas,

dan transaksi, yang tidak mempunyai makna atau tidak berpengaruh secara

langsung kepada pemakai. Konstruk ini diukur dengan menggunakan 6 (enam)

butir pertanyaan yang digunakan oleh Lim et. al., (2006) yaitu:

• Kartu Hallo memiliki layanan penyimpanan data otomatis

• Pengaksesan MMS pada Kartu Hallo prosesnya cepat

• Kartu Hallo dalam akses game on line dan Download ringtone prosesnya cepat

• Akses mendengarkan musik langsung dari internet dengan menggunakan

Kartu Hallo prosesnya cepat

• Ketersediaan lokasi provider Kartu Hallo ada dimana-mana

• Kartu Hallo memiliki layanan perkiraan cuaca, layanan informasi perjalanan

dan informasi tentang olahraga.

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

4. Billing

Meliputi laporan rekening periodik, faktur untuk transanki individual,

laporan verbal mengenai jumlah rekening, mesin yang memperlihatkan jumlah

37

rekening. Konstruk ini diukur dengan menggunakan 3 (tiga) butir pertanyaan yang

digunakan oleh Lim et. al., (2006) yaitu:

• Kartu Hallo memiliki data penagihan yang akurat

• Rincian dalam tagihan Kartu Hallo jelas

• Proses penagihan Kartu Hallo tidak berbelit-belit

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

5. Service quality

Adalah setiap kegiatan yang diperuntukkan atau ditujukan untuk

memberikan kepuasan melalui pelayanan yang diberikan seseorang secara

memuaskan. Pelayanan yang diberikan termasuk menerima keluhan / masalah

yang sedang dihadapi. Konstruk ini diukur dengan menggunakan 5 (lima) butir

pertanyaan yang digunakan oleh Lim et. al., (2006) yaitu:

• Kartu Hallo tidak bisa menyelesaikan masalah konsumen

• Layanan konsumen Kartu Hallo tidak sopan dalam melayani pelanggan

• Pusat panggilan Kartu Hallo tidak bisa menyelesikan masalah saya

• Pusat layanan Kartu Hallo memberikan layanan yang baik

• Informasi dari Kartu Hallo selalui tidak sesuai

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

38

6. Economic value

Merupakan kemampuan konsumen untuk membelanjakan uangnya. Nilai

ekonomi terkait dengan keuntungan ekonomi yang dirasakan/diterima,

dibandingkan dengan biaya moneter yang dikeluarkan untuk jasa. Konstruk ini

diukur dengan menggunakan 3 (tiga) butir pertanyaan yang digunakan oleh Lim

et. al., (2006) yaitu:

• Layanan mobile Kartu Hallo memberikan harga yang layak

• Layanan mobile Kartu Hallo memberikan harga yang murah dan ekonomis.

• Layanan mobile Kartu Hallo sesuai dengan harganya

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

7. Emotional value

Nilai emosional, merupakan kemauan konsumen dalam membelanjakan

uangnya. Konstruk ini diukur dengan menggunakan 2 (dua) butir pertanyaan yang

digunakan oleh Lim et. al., (2006) yaitu:

• Saya akan memakai layanan mobile Kartu Hallo

• Saya merasa senang dan puas saat menggunakan layanan mobile Kartu Hallo

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

39

8. Social value

Kelas sosial adalah divisi masyarakat yang relative permanen dan teratur

dengan para anggotanya menganut nilai-nilai, minat dan tingkah laku yang serupa.

Konstruk ini diukur dengan menggunakan 4 (empat) butir pertanyaan yang

digunakan oleh Lim et. al., (2006) yaitu:

• Saya merasa lebih diterima di sebuah kelompok ketika saya menggunakan

layanan internet kartu Hallo

• Saya merasa cara penerimaan orang lain kepada saya lebih bagus

• Saya lebih terkesan menarik ketika saya menggunakan layanan mobile kartu

Hallo

• Saya merasa lebih diakui secara sosial didalam masyarakat ketika

menggunakan layanan mobile kartu Hallo

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

9. Satisfactions

Sastisfactions, variable ini didevinisikan sebagai suatu kepuasan

konsumen sebagai perasaan senang atau kecewa seseorang yang berasal dari

perbandingan antara kesanya terhadap kinerja(hasil) suatu produk dan harapan-

harapannya. Konstruk ini diukur dengan menggunakan 4 (empat) butir pertanyaan

yang digunakan oleh Lim et. al., (2006) yaitu:

40

• Saya merasa puas dengan keputusan saya memakai layanan mobile dari Kartu

Hallo

• Saya merasa keputusan saya menggunakan layanan mobile Kartu Hallo adalah

tidak tepat

• Saya berfikir bahwa menggunakan layanan mobile Kartu Hallo adalah tidak

benar

• Saya merasa tidak senang menggunalakan layanan mobile Kartu Hallo

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

10. Loyalty

Merupakan prilaku yang terkait dengan merek sebuah produk, termasuk

kemungkinan memperbaharui kontrak merek dimasa yang akan datang. Konstruk

ini diukur dengan menggunakan 7 (tujuh) butir pertanyaan yang digunakan oleh

Lim et. al., (2006) yaitu:

• Setelah saya menggunakan Kartu Hallo, saya tidak akan pindah ke operator

lain

• Saya mencoba menggunakan layanan mobile Kartu Hallo untuk kebutuhan

pekerjaan saya

• Saya suka menggunakan layanan mobile Kartu Hallo

• Saya percaya bahwa Kartu Hallo adalah pilihan terbaik saya

41

• Saya akan mengatakan kebaikan layanan mobile Kartu Hallo ke orang lain

• Saya akan merekomendasikan layanan mobile Kartu Hallo ke orang lain

• Saya akan mendorong teman untuka menggunakan layanan mobile Kartu

Hallo

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah itemized rating scale

dengan rentang poin satu sampai empat (tidak setuju, kurang setuju, cukup setuju,

setuju).

D. Instrumen Penelitian

Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner yang

berisi daftar pertanyaan. Metode pengumpulan data kuesioner pada penelitian ini

adalah dengan menggunakan metode personnally administrated qustonnaires,

yaitu peneliti menyampaikan sendiri kuesioner kepada responden dan mengambil

sendiri kuesioner yang telah diisi oleh responden, tujuan utamanya supaya tingkat

pengembalian kuesioner dapat terjaga didalam periode waktu yang relatif pendek

(Sekaran, 2005:236).

E. Sumber Data

Penelitian ini menggunakan sumber data primer yaitu data yang diperoleh

peneliti secara langsung pada objek penelitian. Data ini meliputi jawaban atas

pertanyaan dalam kuisioner yang diajukan kepada responden serta hasil

wawancara. Data diperoleh dari responden dengan cara menyebarkan angket atau

42

kuesioner untuk di isi pertanyaan yang berkaitan dengan penelitian pengaruh

perceived quality terhadap loyalitas dengan nilai ekonomi, nilai emosional, nilai

sosial dan kepuasan sebagai mediasi daalam konteks mobile service.

F. Metode Pengumpulan Data

1. Metode Kuesioner

Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah melalui kuesioner.

Kuesioner dapat diartikan sebagai suatu metode pengumpulan data yang

merupakan respon tertulis dari responden terhadap sejumlah pernyataan atau

pertanyaan yang sudah disusun sebelumnya. Teknik pengumpulan data kuesioner

dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis

kepada pengguna layanan mobile kartu Hallo yang terpilih sebagai sampel dalam

penelitian dan diberi pertanyaan untuk dijawab, kemudian responden memilih

alternatif jawaban yang sudah disediakan sehingga responden tidak diberi

kesempatan menjawab diluar jawaban yang telah disediakan.

2. Metode Studi Pustaka

Metode ini dilakukan dengan membaca literatur/buku-buku relevan yang

berhubungan dengan penelitian yang sedang dilakukan.

G. Teknik Analisis Data

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah analisis data dengan cara mengubah data mentah

menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan diintepretasikan (Zikmund,

43

2000:439). Analisis ini menggambarkan profil dan tanggapan responden terhadap

kuesioner yang diberikan.

2. Uji Validitas

Uji validitas adalah tingkat kemampuan instrumen penelitian untuk

mengungkapkan data sesuai dengan masalah yang hendak diungkapkan (Azwar,

dalam Jogiyanto, 2004). Uji validitas dilakukan pada tiap item pertanyaan dalam

kuesioner dengan tujuan untuk mengetahui sejauh mana ketepatan dan kecermatan

suatu alat ukur melakukan fungsi ukurnya. Pengukuran dikatakan valid jika

mengukur tujuannya dengan nyata dan benar, serta sebaliknya alat ukur yang

tidak valid adalah yang memberikan hasil ukuran menyimpang dari tujuannya

(Jogiyanto, 2004).

Confirmatory factor analysis (CFA) akan dilakukan peneliti terhadap tujuh

faktor atau konstruk dalam penelitian ini dengan bantuan program Amos 6.0.

Menurut Hair et al. (1998), factor loading lebih besar ± 0.30 dianggap memenuhi

level minimal, factor loading ± 0.40 dianggap lebih baik dan sesuai dengan rules

of thumb yang dipakai para peneliti, dan factor loading ³ 0.50 dianggap

signifikan. Jadi semakin besar nilai absolut factor loading, semakin penting

loading tersebut menginterpretasikan konstruknya. Pada penelitian ini

menggunakan pedoman factor loading ³ 0,5.

3. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas digunakan untuk menguji tingkat seberapa besar suatu

pengukur mengukur dengan stabil dan konsisten yang besarnya ditunjukkan oleh

nilai koefisien, yaitu koefisien reliabilitas (Ferdinand, 2006:160). Dalam

44

penelitian ini uji reliabilitas dilakukan menggunakan metode Cronbach’s Alpha

dengan menggunakan bantuan program SPSS for Windows versi 11.5. Menurut

Sekaran (2006:201) klasifikasi nilai Cronbach’s Alpha, sebagai berikut :

a Nilai Cronbach’s Alpha antara 0,80 - 1,0 dikategorikan reliabilitas baik.

b Nilai Cronbach’s Alpha antara 0,60 – 0,79 dikategorikan reliabilitas dapat

diterima.

c Nilai Cronbach’s Alpha ≤ 0,60 dikategorikan reliabilitas buruk.

4. Uji Asumsi Model

a. Normalitas data

Asumsi yang paling fundamental dalam analisis multivariate adalah

normalitas, yang merupakan bentuk suatu distribusi data pada suatu variabel

metrik tunggal dalam menghasilkan distribusi normal (Hair et al., dalam Ghozali

dan Fuad, 2005). Apabila asumsi normalitas tidak dipenuhi dan penyimpangan

normalitas tersebut besar, maka akan mengakibatkan hasil uji statistik yang bias.

Normalitas dibagi menjadi dua, yaitu:

1). univariate normality

2). multivariate normality

Untuk menguji asumsi normalitas, maka dapat digunakan nilai statistik z

untuk skewness dan kurtosisnya.

Jika nilai z, baik z kurtosis dan/atau z skewness adalah signifikan (kurang

dari 0,05 pada tingkat signifikansi 5%), maka dapat dikatakan bahwa distribusi

data tidak normal. Sebaliknya, jika nilai z, baik z kurtosis dan/atau z skewness

45

tidak signifikan (lebih dari 0,05 pada tingkat signifikansi 5%), maka dapat

dikatakan bahwa distribusi data normal.

Disamping itu, Curran et al. (dalam Ghozali dan Fuad, 2005) membagi

distribusi data menjadi tiga bagian:

1). Normal, apabila nilai z statistik (Critical Ratio atau C.R.) skewness < 2 dan

nilai C.R. kurtosis < 7.

2). Moderately non-normal, apabila nilai C.R. skewness berkisar antara 2

sampai 3 dan nilai C.R. kurtosis berkisar antara 7 sampai 21.

3). Extremely non-normal, apabila nilai C.R. skewness > 3 dan nilai C.R.

kurtosis > 21.

Dalam penelitian ini uji normalitas dihitung dengan bantuan program

komputer AMOS 6.01.

b. Evaluasi outlier

Outliers adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang

terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam

bentuk nilai ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi

(Hair et al. dalam Ferdinand, 2006:98). Uji terhadap multivariate outliers

dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p<0,001.

Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan c2 pada derajat bebas

sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian (Ferdinand, 2006:98).

Evaluasi outliers ini dilakukan dengan bantuan program komputer AMOS 6.01.

46

5. Uji Hipotesis

Untuk menguji hipotesis dari penelitian ini digunakan Structural Equation

Modeling (SEM). SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistikal yang

memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif rumit secara

simultan (Ferdinand, 2006:38). Hubungan yang rumit itu dapat dibangun antara

satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel

independen. Masing-masing variabel dapat berbentuk faktor (atau konstruk yang

dibangun dari beberapa variabel indikator). Variabel-variabel tersebut dapat

berbentuk sebuah variabel tunggal yang diobservasi atau yang diukur langsung

dalam sebuah proses penelitian.

Untuk mempermudah pengolahan data SEM maka digunakan program

AMOS 6.01 (Ferdinand, 2006:74). Penggunaan AMOS 6.01 dimaksudkan untuk

menguji apakah model yang diestimasi mempunyai kesesuaian yang baik dan

apakah terdapat hubungan kausalitas seperti apa yang telah dihipotesiskan.

Pengujian hipotesis yang dilakukan meliputi:

a Analisis kesesuaian model (Goodness-of-fit)

Model struktural dikategorikan sebagai “good fit”, bila memenuhi

beberapa persyaratan berikut ini:

1). Memiliki degree of freedom (df) positif.

2). Nilai level probabilitas minimum yang disyaratkan adalah 0,1 atau 0,2, tetapi

untuk level probabilitas sebesar 0,05 masih diperbolehkan (Hair et al., 1998).

3). Mengukur chi-square (c2) statistic untuk memastikan bahwa tidak ada

perbedaan antara matriks kovarian data sampel dan matriks kovarian populasi

47

yang diestimasi. Nilai chi-square (c2) sangat sensitive terhadap besarnya

sampel dan hanya sesuai untuk ukuran sample antara 100 – 200. Jika lebih

dari 200, maka chi-square (c2) statistic ini harus didampingi alat uji lainnya

(Hair et al.; Tabachnick dan Fidell dalam Ferdinand, 2006:59). Model yang

diuji akan dipandang baik bila nilai c2-nya rendah dan diterima berdasarkan

probabilitas dengan cut-off value sebesar p > 0.05 atau p > 0.1, sehingga

perbedaan matriks aktual dan yang diperkirakan adalah tidak signifikan (Hair

et al., dalam Ferdinand, 2006:59).

4). CMIND/DF, adalah nilai chi-square dibagi DFnya (degree of freedom), yang

umumnya dilaporkan oleh para peneliti sebagai salah satu indikator untuk

mengukur tingkat fitnya sebuah model. Nilai yang diterima adalah kurang dari

2 atau bahkan kadang kurang dari 3 (Arbuckle dalam Ferdinand, 2006:60).

5). Menguji kesesuaian model dengan beberapa indeks tambahan , seperti:

a) Goodness of Fit Index (GFI),

adalah ukuran jumlah varians dan kovarians dalam S (matriks kovarians data

sample) yang dijelaskan oleh ∑ (matriks kovarians populasi). Indeks

kesesuaian (fit index) ini akan menghitung poporsi tertimbang dari varians

dalam matriks kovarians sample yang dijelaskan oleh matriks kovarians

populasi yang terestimasikan (Bentler, 1983; Tanaka & Huba, 1989 dalam

Ferdinand, 2006:60). GFI adalah sebuah ukuran non-statistikal yang

mempunyai rentang nilai antara 0 (poor fit) sampai dengan 1.0 (perfect fit).

Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”.

48

b) Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI),

adalah analog dari R² dalam regresi berganda (Tanaka & Huba 1989). Fit

index ini dapat diadjust terhadap degress of freedom yang tersedia untuk

menguji diterima tidaknya model (Arbuckle 1999 dalam Ferdinand, 2006:61).

Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai

nilai sama atau lebih besar dari 0.90 (Hair et al.,1995; Hulland et al., 1996

dalam Ferdinand, 2006:61). Perlu diketahui bahwa GFI maupun AGFI adalah

criteria yang memperhitungkan proposi tertimbang dari varians dari sebuah

matriks kovarians sample. Nilai terbesar 0.95 dapt diinterpretasikan sebagai

tingkatan yang baik-good overall model fit (baik) sedangakan besaran nilai

antara 0.90 – 0.95 menunjukkan tingkatan cukup-adequate fit (Hulland et al.,

1996 dalam Ferdinand, 2006:61).

c) Tucker-Lewis Index (TLI)

adalah sebuah alternative incremental fit index yang membandingkan sebuah

model yang diuji terhadap sebuah baseline model (Baumgartner & Homburg,

1996 dalam Ferdinand, 2006:64 ). Indeks ini disebut juga NNFI = Non

Normed Fit Index. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk

diterimanya sebuah model adalah penerimaan ≥0.95 ( Hair at al.,1995 dalam

Ferdinand, 2006:64), dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a very

good fit (Arbuckle, 1997 dalam Ferdinand, 2006:64).

d) Comparative Fit Index (CFI)

besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin

mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi a very good fit

49

(Arbuckle, 1997 dalam Ferdinand, 2006:64). Nilai yang direkomendasikan

adalah CFI ≥ 0.95. keunggulan dari indeks ini adalah bahwa indeks ini

besaranya tidak dipengaruhi oleh ukuran sample karena itu sangat baik untuk

mengukur tingkat penerimaan sebuah model (Hulland et al., 1996; Tanaka,

1993 dalam Ferdinand, 2006:64). Indeks CFI adalah identik dengan Relative

Noncentrality Index (RNI) dari MCDonald dan Marsh (1990).

e) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA),

adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-

square statistic dalam sample yang besar (Baumgartner & Homburg, 1996

dalam Ferdinand, 2006:66). Nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang

dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi (Hair at al., 1995

dalam Ferdinand, 2006:66). Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan

0.08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukan

sebuah close fit dari model itu berdasarkan degree of freedom (Browne &

Cudeck, 1993 dalam Ferdinand, 2006:66).

50

Indeks-indeks yang digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model dapat

diringkas dalam tabel berikut ini:

Tabel II.I

Goodness-of-fit Indices

Goodness-of-fit Indices Cut-off Value

Chi-square (c2) Diharapkan kecil

Significance Probability (p) ³ 0,05

CMIN/DF £ 2,00

GFI ³ 0,90

AGFI ³ 0,90

TLI ³ 0,90

CFI ³ 0,90

RMSEA £ 0,08

Sumber: Ferdinand (2002), Ghozali (2005)

b Analisis koefisien jalur

Analisis ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model.

Kriteria bahwa jalur yang dianalisis signifikan adalah apabila memiliki tingkat

signifikansi uji hipotesis yang lebih kecil dari 5%.

51

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik responden.

Responden dalam penelitian ini adalah individu yang berniat loyal terhadap

layanan mobile pada kartu Hallo dan menggunakan layanan mobile minimal 3 kali

dalam seminggu. Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling.

Pada penelitian ini kuesioner yang disebarkan adalah sebanyak 200

kuesioner. Jumlah kuesioner yang bisa dikumpulkan kembali oleh peneliti adalah

sejumlah 200 kuesioner (respon rate 100 %) dan tidak ada kuesioner yang rusak.

Jumlah sampel data yang terkumpul telah memenuhi ukuran sampel minimum

yang disyaratkan, yaitu 5 kali indikator yang digunakan (38 indikator) sehingga

didapat sampel minimum sebesar 190 responden.

Gambaran umum tentang responden diperoleh dari data diri yang terdapat

dalam kuesioner pada bagian identitas responden yang meliputi jenis kelamin,

pekerjaan dan penghasilan dapat dilihat dalam tabel berikut ini:

Tabel IV.1 Deskripsi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin Frekuensi Persentase

Pria 105 52,5

Wanita 95 47,5

Jumlah 200 100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010.

Berdasarkan Tabel IV.1 dapat diketahui bahwa dari 200 responden, 52,5 %

atau 105 responden berjenis kelamin pria dan 47,5 % atau 95 responden berjenis

52

kelamin wanita. Sehingga responden dalam penelitian ini didominasi oleh pria.

Dimungkinkan pria cenderung lebih membutuhkan layanan mobile untuk

menunjang kegiatan/pekerjaanya dan pria lebih senang mencari informasi-

informasi yang up to date.

Tabel IV.2 Deskripsi Responden Berdasarkan Pekerjaan

Pekerjaan Frekuensi Persentase Karyawan Swasta 63 31,5

PNS 59 29,5

Wirausaha 78 39

Jumlah 200 100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010.

Berdasarkan Tabel IV.2 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden

mempunyai pekerjaan sebagai wirausaha. Dengan alasan bahwa seorang

wirausaha selalu dituntut untuk lebih kreatif dan inovatif dalam pekerjaanya dan

“waktu adalah uang” merupakan prinsip mereka jadi mereka lebih suka dengan

sebuah kepraktisan.

Tabel IV.3 Deskripsi Responden Berdasarkan Penghasilan

Penghasilan/bulan (Rp) Frekuensi Persentase

< 2 juta 70 35

2 juta – 2,9 juta 85 42,5

3 juta – 3,9 juta 36 18

³ 4 juta 9 4,5

Jumlah 200 100 Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Berdasarkan Tabel IV.3 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden

mempunyai penghasilan per bulan sebesar Rp. 2.000.000,- sampai dengan Rp.

53

KMO and Bartlett's Test

.814

4013.462

703

.000

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy.

Approx. Chi-Square

df

Sig.

Bartlett's Test ofSphericity

2.900.000,-. Dalam menggunakan layanan mobile harus didukung dengan fasilitas

yang menunjang dan kemampuan menggunakan layanan tersebut, jadi

dimungkinkan mereka sering memanfatkan layanan mobile tersebut.

B. Uji Validitas

Uji Validitas menunjukkan seberapa nyata suatu pengujian mengukur apa

yang seharusnya diukur (Jogiyanto, 2004). Dikarenakan konstruk yang hendak

diuji merupakan pengujian kembali dari penelitian yang telah dilakukan

sebelumnya, dimana pada penelitian sebelumnya telah berhasil mengidentifikasi

faktor-faktor yang membentuk konstruk maka dalam penelitian ini teknik analisis

yang dipakai dengan menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA), dengan

bantuan paket perangkat lunak program SPSS 11.5 for Windows.

Tabel IV.4

Sumber : Data primer yang diolah, 2010.

Tabel IV.4, menunjukkan nilai KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA)

dalam penelitian ini sebesar 0,814. Karena nilai MSA di atas 0,5 serta nilai Barlett

test dengan Chi-squares = 4013,462 dan signifikan pada 0,000 dapat disimpulkan

bahwa uji analisis faktor dapat dilanjutkan.

Berdasarkan Tabel IV.5 hasil uji validitas dengan jumlah 200 responden,

terlihat rotated component matriks telah tereksrak sempurna semua (loading

54

Rotated Component Matrix

.832

.858

.892

.892

.539

.508

.533

.824

.706

.807

.891

.865

.866

.690

.776

.731

.731

.743

.570

.768

.724

.649

.762

.870

.889

.840

.828

.855

.825

.844

.699

.747

.810

.742

.697

.754

.726

.732

PH1

PH2

J1

J2

LD1

LD2

LD3

LD4

LD5

LD6

B1

B2

B3

SQ1

SQ2

SQ3

SQ4

SQ5

NEK1

NEK2

NEK3

NEM1

NEM2

NS1

NS2

NS3

NS4

KK1

KK2

KK3

KK4

L1

L2

L3

L4

L5

L6

L7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Component

factor > 0,50). Hasil uji validitas dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel IV.5 Hasil Uji Validitas

Sumber : Data primer yang diolah, 2010.

55

C. Uji Reliabilitas

Setelah pengujian validitas, maka tahap selanjutnya adalah pengujian

reliabilitas yang bertujuan untuk mengetahui konsistensi item-item pertanyaan

yang digunakan. Untuk mengukur reliabilitas dari instrument penelitian ini

dilakukan dengan menggunakan koefisien Cronbach Alpha. Dari hasil pengujian

reliabilitas variabel dengan menggunakan bantuan program SPSS 11.5 for

Windows didapatkan nilai Cronbach Alpha masing-masing variabel sebagai

berikut:

Tabel IV.6 Hasil Uji Reliabilitas

Variabel Cronbach's Alpha

Perencanaan harga (PH) 0,7877 Jaringan (J) 0,8276 Data (LD) 0,8507 Billing (B) 0,8856 Customer service (SQ) 0,8308 Nilai ekonomi (NEK) 0,7070 Nilai emosional (NEM) 0,6096 Nilai sosial (NS) 0,8898 Kepuasan Konsumen (KK) 0,8646 Loyalitas (L) 0,8897

Sumber: Data primer yang diolah, 2010.

Dari Tabel IV.6 dapat dilihat bahwa semua instrumen dinyatakan reliabel

karena mempunyai nilai cronbach’s alpha > 0,60.

56

D. Uji Asumsi Model

1. Normalitas Data

Tabel IV.7 menunjukkan hasil pengujian normalitas data dalam penelitian

ini. Evaluasi normalitas diidentifikasi baik secara univariate maupun multivariate.

Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.r skewness, semua item pernyataan

menunjukkan nilai > 2. Sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.r kurtosis, semua

item pertanyaan menunjukkan nilai < 7. Dengan demikian secara univariate tidak

terdistribusi secara normal.

Nilai yang tertera di pojok kanan bawah pada Tabel IV.7 menandakan

bahwa data dalam penelitian ini terdistribusi normal secara multivariate dengan

nilai C.r kurtosis 1,897. Analisis terhadap data tidak normal dapat mengakibatkan

pembiasan interpretasi karena nilai chi-square hasil analisis cenderung meningkat

sehingga nilai probability level akan mengecil. Menurut Hair et al. (1998: 71)

ukuran sampel yang besar cenderung untuk mengurangi efek yang merugikan

dari non-normalitas data yang akan dianalisis. Disamping itu, teknik Maximum

Likelihood Estimates (MLE) yang digunakan dalam penelitian ini tidak terlalu

terpengaruh (robust) terhadap data yang tidak normal (Ghozali dan Fuad, 2005:

35-36) sehingga analisis selanjutnya dilakukan.

57

Tabel IV.7 Hasil Uji Normalitas

Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. l7 2.000 4.000 -.721 -4.163 -.575 -1.659 l6 2.000 4.000 -.563 -3.248 -.636 -1.837 l5 2.000 4.000 -.878 -5.067 -.237 -.685 l4 2.000 4.000 -.745 -4.300 -.421 -1.214 l3 2.000 4.000 -.630 -3.635 -.557 -1.608 l2 2.000 4.000 -.752 -4.340 -.434 -1.253 l1 2.000 4.000 -.650 -3.753 -.532 -1.536 kk4 2.000 4.000 -.725 -4.189 -.596 -1.720 kk3 2.000 4.000 -1.038 -5.992 .077 .223 kk2 2.000 4.000 -1.000 -5.773 -.027 -.078 kk1 2.000 4.000 -.897 -5.181 -.206 -.594 ns1 2.000 4.000 -.994 -5.737 -.517 -1.492 ns2 2.000 4.000 -1.010 -5.830 -.493 -1.422 ns3 2.000 4.000 -.576 -3.323 -1.181 -3.408 ns4 2.000 4.000 -.705 -4.069 -.705 -2.036 nem2 2.000 4.000 -.727 -4.198 -.778 -2.245 nem1 2.000 4.000 -.764 -4.411 -.610 -1.762 nek3 2.000 4.000 -.980 -5.655 -.192 -.555 nek2 2.000 4.000 -.973 -5.618 -.098 -.282 nek1 2.000 4.000 -.985 -5.684 -.048 -.139 sq1 2.000 4.000 -.827 -4.774 -.343 -.991 sq2 2.000 4.000 -.882 -5.094 -.221 -.638 sq3 2.000 4.000 -.991 -5.720 -.022 -.062 sq4 2.000 4.000 -1.035 -5.975 .066 .190 sq5 2.000 4.000 -.948 -5.475 -.100 -.289 b1 2.000 4.000 -1.011 -5.835 -.024 -.069 b2 2.000 4.000 -1.005 -5.804 -.076 -.219 b3 2.000 4.000 -1.000 -5.773 -.027 -.078 ld1 2.000 4.000 -.968 -5.588 -.068 -.196 ld2 2.000 4.000 -1.032 -5.958 .052 .151 ld3 2.000 4.000 -.726 -4.190 -.540 -1.558 ld4 2.000 4.000 -1.035 -5.975 .066 .190 ld5 2.000 4.000 -1.032 -5.958 .052 .151 ld6 2.000 4.000 -1.008 -5.817 .001 .004 j1 2.000 4.000 -.729 -4.206 -1.079 -3.113 j2 2.000 4.000 -.996 -5.748 -.588 -1.698 ph2 2.000 4.000 -.754 -4.353 -.613 -1.768 ph1 2.000 4.000 -.503 -2.903 -.879 -2.536 Multivariate 14.791 1.897

58

2. Evaluasi Outliers

Uji terhadap multivariate outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria

Jarak Mahalanobis pada tingkat p < 0,001. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi

dengan menggunakan c2 pada derajat bebas sebesar jumlah variabel indikator

yang digunakan dalam penelitian (Ferdinand, 2002: 103). Jika dalam penelitian ini

digunakan 38 variabel indikator, semua kasus yang mempunyai Jarak

Mahalanobis lebih besar dari c2 (38, 0.001) = 70,70 adalah multivariate outlier.

Tabel IV.8 berikut menyajikan hasil evaluasi Jarak Mahalanobis.

Tabel IV.8 Jarak Mahalanobis Data Penelitian

Nomor Observasi Jarak Mahalanobis Jarak Mahalanobis Kritis (38, 0.001)

131 34 39

.

.

. 166

58,060 54,156 53,266

.

.

. 38,647

70,70

Sumber: Data primer yang diolah, 2010.

Tabel IV.10 menunjukkan bahwa tidak ada outlier, karena semua observasi

memiliki jarak mahalanobis < 70,70.

E. Uji Hipotesis

Teknik pengujian hipotesis digunakan untuk menguji hipotesis dan

menghasilkan suatu model yang baik. Untuk mengujinya digunakan Structural

Equation Modeling (SEM) dengan bantuan program AMOS 6.01.

59

1. Analisis Kesesuaian Model (Goodness-of-Fit)

Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan dapat

dilihat pada Tabel IV.9 berikut ini:

Tabel IV.9 Hasil Goodness-of-Fit Model

Goodness-of-fit Indices Cut-off Value Hasil Evaluasi Model Chi-Square (c2) Significance Probability (p) CMIN/DF GFI AGFI TLI CFI RMSEA

Diharapkan kecil ³ 0,05 £ 2,0 ³ 0,9 ³ 0,9 ³ 0,9 ³ 0,9 £ 0,08

1003,409 0,000 1,578 0,799 0,765 0,887 0,898 0,054

----- Belum Memenuhi Baik Buruk Buruk Marginal Marginal Baik

Sumber : Data primer yang diolah, 2010.

Tabel IV.9 menjelaskan hasil goodness of fit dari model penelitian yang

dilakukan. Dalam pengujian ini nilai c2 menghasilkan tingkat signifikansi lebih

kecil dari 0,05 mengindikasikan ada perbedaan yang signifikan antara matriks

kovarian data dan matriks kovarian yang diestimasi. Nilai c2 pada penelitian ini

sebesar 1003,409 dengan probabilitas 0,000 menunjukkan bahwa model penelitian

yang diajukan belum memenuhi. Dari keseluruhan pengukuran goodness of fit

pada Tabel IV.9 mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian

ini belum dapat diterima, maka peneliti mempertimbangkan untuk melakukan

modifikasi error untuk membentuk model alternatif yang mempunyai goodness of

fit yang lebih baik. Melalui nilai modification indices dapat diketahui ada tidaknya

kemungkinan modifikasi terhadap model yang dapat diusulkan. Modification

indices yang dapat diketahui dari output amos akan menunjukkan hubungan-

hubungan yang perlu diestimasi yang sebelumnya tidak ada dalam model supaya

terjadi penurunan pada nilai chi-square untuk mendapatkan model penelitian yang

60

lebih baik. Nilai modification indices yang mengakibatkan penurunan yang

signifikan pada chi-square jika suatu hubungan diestimasi, adalah nilai yang

mencapai lebih besar atau sama dengan 4,0 (Ferdinand, 2005: 72).

Tabel IV.10 merupakan hasil goodness of fit model yang telah dimodifikasi.

Tabel IV.10 Hasil Goodness-of-Fit Model Setelah Modifikasi

Goodness-of-fit Indices Cut-off Value Hasil Evaluasi Model

Chi-Square (c2) Significance Probability (p) CMIN/DF GFI AGFI TLI CFI RMSEA

Diharapkan kecil ³ 0,05 £ 2,0 ³ 0,9 ³ 0,9 ³ 0,9 ³ 0,9 £ 0,08

649,621 0,067 1,088 0,865 0,832 0,983 0,985 0,021

----- Baik Baik Marginal Marginal Baik Baik Baik

Sumber : Data primer yang diolah, 2010.

Pada Tabel IV.10 hasil modifikasi model diperoleh peningkatan goodness of

fit model. Nilai chi-square menurun menjadi 649,621 dan probability level

menjadi 0,067 memenuhi syarat 0.05 sehingga mengindikasikan model telah fit.

Sedangkan indeks fit GFI dan AGFI yang sebelumnya buruk meningkat menjadi

marginal dan indeks fit TLI dan CFI yang sebelumnya marginal meningkat

menjadi baik. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa model

yang diajukan dalam penelitian dapat diterima.

61

2. Analisis Koefisisen Jalur

Analisis ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model yang

dapat dilihat pada Tabel IV.11 berikut ini:

Tabel IV.11 Regression Weights

Regression Weights Estimate C.R. P Nilai ekonomi ¬ Perencanaan harga Nilai ekonomi ¬ Jaringan Nilai ekonomi ¬ Data Nilai ekonomi ¬ Billing Nilai ekonomi ¬ Customer service Nilai emosional ¬ Perencanaan harga Nilai emosional ¬ Jaringan Nilai emosional ¬ Data Nilai emosional ¬ Billing Nilai emosional ¬ Customer service Kepuasan konsumen ¬ Nilai ekonomi Kepuasan konsumen ¬ Nilai emosional Kepuasan konsumen ¬ Nilai Sosial Loyalitas ¬ Kepuasan konsumen

0,112 0,076 0,208 0,049 0,284 0,156 0,011 0,277 0,201

-0,144 0,312 0,356

-0,038 0,369

2,475 1,729 3,157 0,899 2,918 3,219 0,258 3,961 3,446

-1,475 2,368 2,552

-0,558 5,279

0,013 0,084 0,002 0,368 0,004 0,001 0,796 0,000 0,000 0,140 0,018 0,011 0,577 0,000

Sumber: Data primer yang diolah, 2010

Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa terdapat 5 jalur yang tidak

signifikan karena memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 5%.

62

F. Pembahasan

Berikut adalah pembahasan untuk setiap hipotesis:

1. Hasil Penemuan Pertama

“Perceived Quality berpengaruh positif terhadap Nilai ekonomi”

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 didapatkan hasil nilai C.R.

perceived quality, yang terdiri dari perencanaan harga, network, data, billing dan

customer service berturut-turut adalah sebesar 2,475; 1,729; 3,157; 0,899 dan 2,918.

Karena nilai C.R. jaringan dan billing memiliki tingkat signifikansi p>0,05, maka

menunjukkan bahwa hipotesis 1a didukung sebagian. Artinya secara statistik

dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini perceived quality yang terdiri dari

perencanaan harga, jaringan, data, billing dan customer service tidak semuanya

berpengaruh secara signifikan pada nilai ekonomi. Dimana jaringan dan billing

ternyata tidak berpengaruh secara signifikan pada nilai ekonomi. Hasil penelitian

ini mendukung penelitian yang dilakukan Lim et al. (2006). Lihat Aaker (1997)

Dalam konteks kualitas jasa, kesan kualitas akan memberikan nilai sebagai bagian

dari ekuitas merek; yaitu sebuah merek yang kuat dengan presepsi kualitas tinggi

dapat melakukan perluasan merek lebih cepat dibandingkan dengan merek dengan

kualitas rendah. Kualitas merupakan hal penting dalam sebuah produk karena

biaya yang dikeluarkan konsumen untuk membeli produk adalah hasil atau

kualitas dari produk tersebut. Ketikan produsen berbicara kualitas maka yang

dianggap penting adalah suatu hal yang diterima konsumen tanpa komplain pasca

pembelian serta menjadi loyal terhadap produk tersebut.

63

2. Hasil Penemuan Kedua

“Perceived Quality berpengaruh positif terhadap Nilai emosional”

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 didapatkan hasil nilai C.R.

perceived quality, yang terdiri dari perencanaan harga, jaringan, data, billing dan

customer service berturut-turut adalah sebesar 3,219; 0,258; 3,961; 3,446 dan -

1,475. Karena nilai C.R. jaringan dan customer service memiliki tingkat signifikansi

p>0,05, maka menunjukkan bahwa hipotesis 1b didukung sebagian. Artinya secara

statistik dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini perceived quality yang

terdiri dari perencanaan harga, jaringan, data, billing dan customer service tidak

semuanya berpengaruh secara signifikan pada nilai emosional. Dimana jaringan

dan customer service ternyata tidak berpengaruh secara signifikan pada nilai

emosional. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan Lim et al.

(2006).

3. Hasil Penemuan Ketiga

“Nilai ekonomi berpengaruh positif terhadap Kepuasan konsumen”

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r nilai

ekonomi pada kepuasan konsumen sebesar 2,368 signifikan pada p<0,05, maka

dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2a didukung. Artinya, secara statistik dapat

ditunjukkan bahwa nilai ekonomi memang mempunyai pengaruh positif pada

kepuasan konsumen. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan

Lim et al. (2006). Nilai ekonomi terkait dengan kemampuan konsumen dan

keuntungan yang dirasakan konsumen. Semakin tinggi konsumen membelanjakan

uangnya berarti semakin tinggi tingkat kepuasan konsumen akan suatu

64

produk/jasa tersebut. Hasil penelitian Mc Dougall and Levesque (2000); Eroglu at

al, (2005) juga mengemukakan bahwa nilai ekonomi berpengaruh positiv terhadap

kepuasan.

4. Hasil Penemuan Keempat

“Nilai emosional berpengaruh positif terhadap Kepuasan

konsumen”

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r nilai

emosional pada kepuasan konsumen sebesar 2,552 signifikan pada p<0,05, maka

dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2b didukung. Artinya, secara statistik dapat

ditunjukkan bahwa nilai emosional memang mempunyai pengaruh positif pada

kepuasan konsumen. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan

Lim et al. (2006). Pelanggan akan merasa puas jika mereka mendapatkan

keyakinan bahwa orang lain akan kagum terhadap dia bila menggunakan produk

dengan merek tertentu yang cenderung mempunyai tingkat kepuasan yang tinggi.

Nilai emosional mengacu pada kegunaan yang dihasilkana dari pernyataan rasa

atau afekti yang ditimbulkan oleh penyedia jasa (Sweeney dan Saoutar, 2001).

Dalam konteks ritail, (Sweeney dan Saoutar, 2001) menemukan bahwa nilai

emosional adalah peramal yang kuat dari minat membeli konsumen ditoko

tertentu. Komponen emosional dalam kepuasan ini tergantung dari perasaan

konsumen pada saat menerima jasa atau poduk (de Rutyer and Bloemer, 1998).

65

5. Hasil Penemuan Kelima

“Nilai sosial berpengaruh positif terhadap Kepuasan konsumen”

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r nilai

sosial pada kepuasan konsumen sebesar -0,558 signifikan pada p>0,05, maka

dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2c tidak didukung. Artinya, secara statistik

dapat ditunjukkan bahwa nilai sosial tidak mempunyai pengaruh positif pada

kepuasan konsumen. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan

Lim et al. (2006). Nilai sosial merupakan nilai kebanggan atau pengakuan

seseorang didalam sebuah kelompok, dimana biasanya konsumen akan merasa

puas bila mendapat pujian atau pengakuan dari oranga lain. Tapi dalam penelitian

yang dilakuakan oleh Lim et al, (2006) tidak menunjukkan bahwa nilai sosial

berpengaruh terhadap kepuasan konsumen.

6. Hasil Penemuan Keenam

“Kepuasan konsumen berpengaruh positif terhadap tingkat

loyalitas konsumen”

Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel IV.11 dimana nilai C.r

kepuasan konsumen pada loyalitas sebesar 5,279 signifikan pada p<0,05, maka

dapat disimpulkan bahwa hipotesis 3 didukung. Artinya, secara statistik dapat

ditunjukkan bahwa kepuasan konsumen memang mempunyai pengaruh positif

pada loyalitas. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan Lim et

al. (2006). Kepuasan konsumen juga digunakan sebagai predictor pembelian

konsumen dimasa yang akan datang (Newman et al, 1973; Kasper, 1988 dalam

Torres-Moraga et al, 2008). Kandampully at al, (2000) juga menyebutkan bahwa

66

kepuasan adalah pembentuk loyaliyas konsumen. Konsumen yang puas

mempunyai kemungkinan yang lebih tinggi untuk mengulangi pembelian. Hasil

penelitian Serkan Aydin et al (2005) membuktikan bahwa customer satisfaction

berpengaruh terhadap customer loyalty. Hasil penelitian lain oleh Rita faullant et

al (2008) dan Thomas A. Brunner et al (2007) juga mengemukakan bahwa

terdapat hubungan antara customer satisfaction dengan customer loyalty.

Hubungan antara Customer Satisfaction dengan Customer Loyalty juga telah

diteliti dalam berbagai studi, antara lain: Bei et al, 2006; Darsono et al, 2006 dan

Martin et al, 2007. Di dalam penelitian tersebut ditemukan pengaruh positif antara

kepuasan dengan Customer Loyalty.

67

BAB V

PENUTUP

A. Simpulan

Berdasarkan hasil analisis yang telah penulis uraikan pada bab IV dengan

menggunakan metode analisis Structural Equation Modelling (SEM), dapat

diambil kesimpulan bahwa:

1. Dimensi perceived quality yang memiliki pengaruh positif dan

signifikan pada nilai ekonomi adalah perencanaan harga, data dan

customer service.

2. Dimensi perceived quality yang memiliki pengaruh positif dan

signifikan pada nilai emosional adalah perencanaan harga, data dan

billing.

3. Nilai ekonomi berpengaruh positif dan signifikan pada kepuasan

konsumen.

4. Nilai emosional berpengaruh positif dan signifikan pada kepuasan

konsumen.

5. Nilai sosial tidak berpengaruh pada kepuasan konsumen.

6. Kepuasan konsumen berpengaruh positif dan signifikan pada loyalitas.

B. Keterbatasan

Obyek amatan yang digunakan dalam studi ini difokuskan pada produk kartu

Hallo sehingga berdampak pada generalisasi studi yang bersifat terbatas pada

68

produk kartu Hallo. Untuk mengaplikasi studi ini pada konteks yang berbeda,

diperlukan kehati-hatian untuk mencermati karakteristik produk yang melekat

pada obyek yang distudi. Hal ini diperlukan karena dalam objek yang berbeda

diperkirakan terdapat keragaman karakteristik responden baik jenis kelamin,

penghasilan maupun pekerjaan. Apabila hal ini diabaikan, kemungkinan

berpotensi mengakibatkan pembiasan hasil-hasil pengujian yang dapat berdampak

pada kekeliruan dalam merumuskan kebijakan yang diambil.

C. Saran

Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, saran yang diberikan adalah

sebagai berikut:

1. Saran untuk studi lanjutan

Produk yang difokuskan dalam studi ini berdampak pada keterbatasan

model untuk diaplikasi pada objek dan setting yang berbeda. Hal ini dapat

terjadi karena dalam objek dan setting yang berbeda diperkirakan terdapat

profil background dan perilaku responden yang berbeda Hal ini

mengisyaratkan perlunya studi lanjutan untuk meneliti pada objek dan

setting yang berbeda sehingga konsep yang dimodelkan dapat ditingkatkan

generalisasinya.

2. Saran Praktis

Studi ini disarankan dapat memberikan pemahaman pada praktisi

terhadap upaya-upaya untuk meningkatkan loyalitas. Hal ini dapat

69

dilakukan dengan cara menentukan strategi pemasaran yang efektif terkait

dengan stimulus-stimulus yang dapat digunakan untuk membangun

perceived quality, nilai ekonomi, nilai emosional dan kepuasan konsumen.

Stimulus-stimulus yang dimaksud adalah:

a. Meningkatkan kualitas jaringan, kualitas layanan tambahan dan

penawaran harga sesuai dengan kebutuhan konsumen.

b. PT. Telkomsel Tbk sebagai provider dari kartu Hallo harus selalu

konsisten terhadap janji-janji yang diberikan, selalu inovatif,

memberikan kontribusi sosial kepada masyarakat.

70

DAFTAR PUSTAKA

Assael, Henry. 1998. Cunsomer Behavior and Marketing Action 6 th Edition, Ohio: South Western College Publishing

Chapman, Joe.And Wahler, Russ. 1999. A Revisison and Empirical Test Of The

Extended Price-Perceived Quality Model. Journal Of Marketing Theory and Practice,7,3 page 53-64

Cheng, TCE., LCF Lai., and ACL Yeung 2008. ”The driving forces of customer

loyalty: A Study of Internet Service Providers in Hong Kong”. International Journal of E-Business Research, Journal Of Marketing Vol. 4 No. 4, pp. 26-42

Durianto, Darmadi. Sugiarto dan Tony Sitinjak. 2001. Strategi Menaklukkan

Pasar; Melalui Riset Ekuitas dan Prilaku Merk. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.

Ferdinand, Augusty.2006. “Structural Equation Modeling:Dalam Penelitian

Manajemen”.Semarang:Badan Penerbit Universitas Diponegoro Ghozali, Imam 2008.”Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi Dengan

Program AMOS 16.0”. Semarang: Universitas Diponegoro Harris, Lloyd., and Mark M.H. Goode. 2004. “The four levels of loyalty and the

pivotal role of trust: a study of online service dynamics”. Journal of Retailing, Vol. 56, pp. 139-158

Kadir, Abdul 2005.”Pengenalan Sistem Informasi”. Andi :Yogyakarta

Kotler Philip dan Keller Kevin Lane 2009. ”Manajemen Pemasaran edisi 13’’. Erlangga

Lim, Heejin and Richard Widdows. ”m-loyalty : winning strategies for mobile

carriers”. Journal of Consumer Marketing. Indiana Mowen, John C 2002.”Prilaku Konsumen”.Jakarta: Erlangga Oliver, Richard L. 1999. Whence Cunsomer Loyalty. Journal of Marketing; 63,

ABI/INFORM Global pg.33 Olsen, S.O. 2002. “Comparative Evaluation and the Relationship Between

Quality, Satisfaction, and Repurchase Loyalty”. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30 No. 3, pp. 240-249.

71

Parasuraman, A., Zeithaml, V.A., and Berry, L. 1985. “A Conceptual Model of

Service Quality and Its Implications For Future Research”. Journal of Marketing, Vol. 49.

Rangkuti, Freddy.2006.”Measuring Customer Satisfaction:Teknik Mengukur dan

Strategi Meningkatkan Kepuasan Pelanggan Plus Analisis Kasus PLN-JP”.Jakarta:PT.Grmedia Pustaka Utama

Ruyter, Ko De and Josee Bloemer. ” Customer Loyalty In Extended Service

Settings, The Interaction Between Satisfaction, Value Attainment And Positive Mood”. Netherlands

Saura Irene Gil.” Value dimensions, perceived value, satisfaction and loyalty:

an investigation of university students’ travel behaviour”. Spain

Skaran, Uma. Research Methods For Business. 2006. Edisi 4. Jakarta : Salemba Empat

Stiadi, Nugroho J 2003.”Prilaku Konsumen Konsep dan Implikasi Untuk Strategi

dan Penelitian Pemasaran”. Prenanda Media Tjiptono, Fandy 2007.”Pemasaran Jasa”. Malang : Bayu Media Tjiptono, Fandy 1997.”Pemasaran Internasional”.Jogyakarta:BPFE http://www.Telkomsel.co.id, 2007 http://www.google.com

72

73

Kepada Yth

Responden penelitian

Di tempat

Dengan Hormat,

Dengan segala kerendahan hati, saya mohon kesediaan/bantuan

Bpk/ibu/sdr/i untuk sedikit meluangkan waktunya guna mengisi kuesioner yang

telah saya sediakan. Dari pendapat/informasi yang Bpk/ibu/sdr/i berikan nantinya

akan saya gunakan sebagai data primer skripsi saya program S-1 Manajemen

Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Adapun judul skripsi saya adalah :

“PENGARUH PERCEIVED QUALITY TERHADAP LOYALITAS DENGAN NILAI EKONOMI,

NILAI EMOSIONAL, NILAI SOSIAL DAN KEPUASAN SEBAGAI MEDIASI DALAM KONTEKS

MOBILE SERVICE” jawaban atas kuesioner yang saya ajukan tidak untuk disebar

luaskan kepada umum, namun semata-mata untuk kepentingan ilmiah. Oleh

karena itu maka sudilah kiranya Bpk/ibu/sdr/i mengisi kuesioner ini dengan

jawaban yang sesungguhnya dan tanpa dipengaruhi oleh pihak lain.

Atas bantuan dan kerelaan Bpk/ibu/sdr/i meluangkan waktu untuk

mengisi kuesioner ini saya ucapkan trimakasih.

Hormat saya

Peneliti

Agustin Dwi P

(F1206061)

74

PENJELASAN

Dibawah ini terdapat beberapa pertanyaan yang harus anda jawab, pilih salah satu

jawaban dari lima alternativ yang tersedia. Jangan mengosongkan atau tidak

manjawab satu pertanyaanpun. Dalam menjawab setiap pertanyaan berilah

tanda ( √ ) pada kolom yang sesuai dengan jawaban saudara dan isilah titik- titik

berikut yang menggambarkan identitas sdr/i..

TS : Tidak Setuju

CS : Cukup Setuju

S : Setuju

KS : Kurang Setuju

IDENTITAS RESPONDEN

1) Nama : ………………………......................(boleh tidak di isi ) 2) Jenis kelamin : laki-laki/perempuan 3) Pekerjaan : …………………………………………….. 4) Pendapatan / bulan : a) < Rp. 2 jt b) Rp.2 jt - Rp.2,9 jt c) Rp. 3 jt - Rp. 3,9 jt d) >Rp. 4 jt 5) Frekuensi penggunaan internet dengan kartu Hallo dalam 1 minggu:

( ) < 3 kali ( ) ≥ 3 kali 6) Lama menjadi pengguna layanan internet Kartu Hallo : ( ) < 6 bulan ( ) ≥ 6 bulan

No Keterangan TS KS CS S I Perencanaan Harga 1. Kartu Hallo memberikan penawaran harga sesuai

dengan kebutuhan konsumen

2. Kartu Hallo menawarkan harga yang lebih tinggi dari provider lain

75

II Jaringan

1. Kartu Hallo memiliki jaringan yang lebih luas 2. Kartu Hallo memiliki kejernihan dalam suara

III Layanan data 1. Kartu Hallo memiliki layanan penyimpanan data

otomatis

2. Pengaksesan MMS pada Kartu Hallo prosesnya cepat

3. Kartu Hallo dalam akses game on line dan Download ringtone prosesnya cepat

4. Akses mendengarkan musik langsung dari internet dengan menggunakan Kartu Hallo prosesnya cepat

5. Ketersediaan lokasi provider Kartu Hallo ada dimana-mana

6. Kartu Hallo memiliki layanan perkiraan cuaca, layanan informasi perjalanan dan informasi tentang olahraga.

IV Billing 1. Kartu Hallo memiliki data penagihan yang akurat 2. Rincian dalam tagihan Kartu Hallo jelas 3. Proses penagihan Kartu Hallo tidak berbelit-belit

V Service quality 1. Kartu Hallo tidak bisa menyelesaikan masalah

konsumen

2. Layanan konsumen Kartu Hallo tidak sopan dalam melayani pelanggan

3. Pusat panggilan Kartu Hallo tidak bisa menyelesikan masalah saya

4. Pusat layanan Kartu Hallo memberikan layanan yang baik

5. Informasi dari Kartu Hallo selalui tidak sesuai

VI Nilai Ekonomi 1. Layanan mobile Kartu Hallo memberikan harga

yang layak

2. Layanan mobile Kartu Hallo memberikan harga yang murah dan ekonomis.

3. Layanan mobile Kartu Hallo sesuai dengan harganya

76

VII Nilai Emosional 1. Saya akan memakai layanan mobile Kartu Hallo 2. Saya merasa senang dan puas saat menggunakan

layanan mobile Kartu Hallo

VIII Nilai Sosial 1. Saya merasa lebih diterima di sebuah kelompok

ketika saya menggunakan layanan internet kartu Hallo

2. Saya merasa cara penerimaan orang lain kepada saya lebih bagus

3. Saya lebih terkesan menarik ketika saya menggunakan layanan mobile kartu Hallo

4. Saya merasa lebih diakui secara sosial didalam masyarakat ketika menggunakan layanan mobile kartu Hallo

IX

Kepuasan Konsumen

1. Saya merasa puas dengan keputusan saya memakai layanan mobile dari Kartu Hallo

2. Saya merasa keputusan saya menggunakan layanan mobile Kartu Hallo adalah tidak tepat

3. Saya berfikir bahwa menggunakan layanan mobile Kartu Hallo adalah tidak benar

4. Saya merasa tidak senang menggunalakan layanan mobile Kartu Hallo

X Loyalitas 1. Setelah saya menggunakan Kartu Hallo, saya tidak

akan pindah ke operator lain

2. Saya mencoba menggunakan layanan mobile Kartu Hallo untuk kebutuhan pekerjaan saya

3. Saya suka menggunakan layanan mobile Kartu Hallo

4. Saya percaya bahwa Kartu Hallo adalah pilihan terbaik saya

5. Saya akan mengatakan kebaikan layanan mobile Kartu Hallo ke orang lain

6. Saya akan merekomendasikan layanan mobile Kartu Hallo ke orang lain

7. Saya akan mendorong teman untuka menggunakan layanan mobile Kartu Hallo

77

Frequency Table

Jenis Kelamin

105 52.5 52.5 52.5

95 47.5 47.5 100.0

200 100.0 100.0

Pria

Wanita

Total

ValidFrequency Percent Valid Percent

CumulativePercent

Pekerjaan

63 31.5 31.5 31.5

59 29.5 29.5 61.0

78 39.0 39.0 100.0

200 100.0 100.0

Karyawan Swasta

PNS

Wirausaha

Total

ValidFrequency Percent Valid Percent

CumulativePercent

Pendapatan

70 35.0 35.0 35.0

85 42.5 42.5 77.5

36 18.0 18.0 95.5

9 4.5 4.5 100.0

200 100.0 100.0

< 2 jt

2 jt - 2,9 jt

3 jt - 3,9 jt

>= 4 jt

Total

ValidFrequency Percent Valid Percent

CumulativePercent

78

Factor Analysis KMO and Bartlett's Test

.814

4013.462

703

.000

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy.

Approx. Chi-Square

df

Sig.

Bartlett's Test ofSphericity

Communalities

1.000 .788

1.000 .800

1.000 .837

1.000 .841

1.000 .641

1.000 .637

1.000 .542

1.000 .799

1.000 .612

1.000 .744

1.000 .847

1.000 .801

1.000 .805

1.000 .689

1.000 .686

1.000 .633

1.000 .595

1.000 .670

1.000 .524

1.000 .754

1.000 .641

1.000 .550

1.000 .682

1.000 .805

1.000 .831

1.000 .727

1.000 .719

1.000 .790

1.000 .770

1.000 .791

1.000 .616

1.000 .681

1.000 .712

1.000 .607

1.000 .585

1.000 .678

1.000 .658

1.000 .618

PH1

PH2

J1

J2

LD1

LD2

LD3

LD4

LD5

LD6

B1

B2

B3

SQ1

SQ2

SQ3

SQ4

SQ5

NEK1

NEK2

NEK3

NEM1

NEM2

NS1

NS2

NS3

NS4

KK1

KK2

KK3

KK4

L1

L2

L3

L4

L5

L6

L7

Initial Extraction

Extraction Method: Principal Component Analysis.

79

Total Variance Explained

8.468 22.283 22.283 8.468 22.283 22.283 4.481 11.792 11.792

3.234 8.510 30.793 3.234 8.510 30.793 3.241 8.530 20.321

3.151 8.293 39.086 3.151 8.293 39.086 3.149 8.288 28.609

2.401 6.318 45.405 2.401 6.318 45.405 3.115 8.198 36.807

2.135 5.618 51.023 2.135 5.618 51.023 2.897 7.623 44.430

1.985 5.223 56.245 1.985 5.223 56.245 2.533 6.666 51.096

1.632 4.296 60.541 1.632 4.296 60.541 1.883 4.955 56.051

1.402 3.689 64.230 1.402 3.689 64.230 1.873 4.930 60.981

1.206 3.174 67.404 1.206 3.174 67.404 1.768 4.652 65.634

1.093 2.876 70.280 1.093 2.876 70.280 1.766 4.647 70.280

.934 2.458 72.738

.809 2.130 74.868

.735 1.935 76.804

.676 1.778 78.581

.638 1.680 80.261

.598 1.574 81.835

.572 1.506 83.341

.541 1.423 84.764

.514 1.353 86.117

.466 1.225 87.342

.454 1.193 88.535

.425 1.118 89.654

.384 1.010 90.664

.370 .973 91.637

.354 .931 92.568

.314 .826 93.394

.305 .801 94.195

.268 .705 94.901

.265 .698 95.599

.247 .650 96.249

.243 .640 96.889

.213 .559 97.449

.191 .503 97.952

.182 .478 98.430

.165 .433 98.863

.156 .410 99.273

.141 .371 99.644

.135 .356 100.000

Component1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

Total % of VarianceCumulative % Total % of VarianceCumulative % Total % of VarianceCumulative %

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings

Extraction Method: Principal Component Analysis.

80

Component Matrixa

.585

.514

.527

.689

.622

.579

.593

.518

.540

.685

.668

.705

-.501

.536

.515

.571

-.531

.848

.847

.773

.765

.579

.500

.624

.550 -.509

.529

.554

.550

.650

.587

PH1

PH2

J1

J2

LD1

LD2

LD3

LD4

LD5

LD6

B1

B2

B3

SQ1

SQ2

SQ3

SQ4

SQ5

NEK1

NEK2

NEK3

NEM1

NEM2

NS1

NS2

NS3

NS4

KK1

KK2

KK3

KK4

L1

L2

L3

L4

L5

L6

L7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Component

Extraction Method: Principal Component Analysis.

10 components extracted.a.

81

Rotated Component Matrixa

.832

.858

.892

.892

.539

.508

.533

.824

.706

.807

.891

.865

.866

.690

.776

.731

.731

.743

.570

.768

.724

.649

.762

.870

.889

.840

.828

.855

.825

.844

.699

.747

.810

.742

.697

.754

.726

.732

PH1

PH2

J1

J2

LD1

LD2

LD3

LD4

LD5

LD6

B1

B2

B3

SQ1

SQ2

SQ3

SQ4

SQ5

NEK1

NEK2

NEK3

NEM1

NEM2

NS1

NS2

NS3

NS4

KK1

KK2

KK3

KK4

L1

L2

L3

L4

L5

L6

L7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Component

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

Rotation converged in 7 iterations.a.

Component Transformation Matrix

.555 .401 .438 .128 .304 .211 .278 .206 .093 .241

-.060 .018 -.095 .918 -.249 .007 .038 -.018 .281 -.034

-.642 .387 .363 -.147 -.375 .141 .138 .203 .127 .218

-.306 -.236 -.033 .098 .438 .795 -.068 -.105 -.007 .025

-.104 -.638 .232 -.051 .194 -.281 .185 .226 .470 .320

-.368 .392 -.277 .112 .663 -.390 .034 .160 .033 -.044

.084 -.083 -.549 -.013 -.172 .179 .238 .668 -.235 .253

.108 .202 -.456 -.283 -.082 .154 .336 -.325 .641 .005

.133 .128 -.041 -.101 -.021 .101 -.777 .382 .438 -.051

-.017 -.087 .158 -.060 .001 .081 .299 .360 .130 -.849

Component1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

82

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted PH1 3.4150 .4752 .6499 . PH2 3.3050 .4944 .6499 . Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 2 Alpha = .7877

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted J1 3.4600 .5914 .7067 . J2 3.3550 .6522 .7067 . Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 2 Alpha = .8276

83

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted B1 7.0800 1.2901 .8132 .8055 B2 7.0950 1.3125 .7544 .8584 B3 7.0750 1.3562 .7651 .8482 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 3 Alpha = .8856

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted SQ1 14.2350 3.5777 .5638 .8146 SQ2 14.2650 3.2711 .6748 .7834 SQ3 14.2300 3.3539 .6470 .7917 SQ4 14.2200 3.4086 .6186 .7998 SQ5 14.2300 3.3941 .6386 .7942 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 5 Alpha = .8308

84

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted NEK1 7.2400 .8868 .4528 .7064 NEK2 7.2300 .7710 .6282 .4806 NEK3 7.2000 .9045 .5014 .6446 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 3 Alpha = .7070

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted NEM1 3.6000 .2714 .4386 . NEM2 3.5900 .2833 .4386 . Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 2 Alpha = .6096

85

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted NS1 10.1550 3.8603 .7904 .8459 NS2 10.1500 3.8065 .8140 .8368 NS3 10.3250 3.8788 .7157 .8759 NS4 10.2300 4.1981 .7182 .8731 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 4 Alpha = .8898

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted KK1 10.7000 2.2111 .7294 .8209 KK2 10.6750 2.1602 .7693 .8036 KK3 10.6400 2.2215 .7819 .7992 KK4 10.6600 2.5873 .5811 .8768 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 4 Alpha = .8646

86

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted L1 20.7700 8.4895 .7104 .8705 L2 20.7500 8.3794 .7315 .8678 L3 20.7450 8.7738 .6534 .8773 L4 20.7250 8.8134 .6282 .8802 L5 20.7000 8.6030 .6836 .8737 L6 20.8300 8.4132 .6988 .8718 L7 20.8000 8.3317 .6852 .8738 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 7 Alpha = .8897

Reliability R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted LD1 17.8950 4.7678 .6585 .8215 LD2 17.8700 4.8574 .6372 .8256 LD3 17.9250 5.0245 .5615 .8394 LD4 17.9000 4.6131 .7019 .8128 LD5 17.8700 4.8976 .6183 .8291 LD6 17.9150 4.7314 .6312 .8269 Reliability Coefficients N of Cases = 200.0 N of Items = 6 Alpha = .8507

87

Analysis Summary

Date and Time Date: Monday, September 06, 2010 Time: 1:07:53 AM

Title model: Monday, September 06, 2010 01:07 AM

Assessment of normality (Group number 1) Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. l7 2.000 4.000 -.721 -4.163 -.575 -1.659 l6 2.000 4.000 -.563 -3.248 -.636 -1.837 l5 2.000 4.000 -.878 -5.067 -.237 -.685 l4 2.000 4.000 -.745 -4.300 -.421 -1.214 l3 2.000 4.000 -.630 -3.635 -.557 -1.608 l2 2.000 4.000 -.752 -4.340 -.434 -1.253 l1 2.000 4.000 -.650 -3.753 -.532 -1.536 kk4 2.000 4.000 -.725 -4.189 -.596 -1.720 kk3 2.000 4.000 -1.038 -5.992 .077 .223 kk2 2.000 4.000 -1.000 -5.773 -.027 -.078 kk1 2.000 4.000 -.897 -5.181 -.206 -.594 ns1 2.000 4.000 -.994 -5.737 -.517 -1.492 ns2 2.000 4.000 -1.010 -5.830 -.493 -1.422 ns3 2.000 4.000 -.576 -3.323 -1.181 -3.408 ns4 2.000 4.000 -.705 -4.069 -.705 -2.036 nem2 2.000 4.000 -.727 -4.198 -.778 -2.245 nem1 2.000 4.000 -.764 -4.411 -.610 -1.762 nek3 2.000 4.000 -.980 -5.655 -.192 -.555 nek2 2.000 4.000 -.973 -5.618 -.098 -.282 nek1 2.000 4.000 -.985 -5.684 -.048 -.139 sq1 2.000 4.000 -.827 -4.774 -.343 -.991 sq2 2.000 4.000 -.882 -5.094 -.221 -.638 sq3 2.000 4.000 -.991 -5.720 -.022 -.062 sq4 2.000 4.000 -1.035 -5.975 .066 .190 sq5 2.000 4.000 -.948 -5.475 -.100 -.289 b1 2.000 4.000 -1.011 -5.835 -.024 -.069 b2 2.000 4.000 -1.005 -5.804 -.076 -.219 b3 2.000 4.000 -1.000 -5.773 -.027 -.078 ld1 2.000 4.000 -.968 -5.588 -.068 -.196 ld2 2.000 4.000 -1.032 -5.958 .052 .151 ld3 2.000 4.000 -.726 -4.190 -.540 -1.558

88

Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. ld4 2.000 4.000 -1.035 -5.975 .066 .190 ld5 2.000 4.000 -1.032 -5.958 .052 .151 ld6 2.000 4.000 -1.008 -5.817 .001 .004 j1 2.000 4.000 -.729 -4.206 -1.079 -3.113 j2 2.000 4.000 -.996 -5.748 -.588 -1.698 ph2 2.000 4.000 -.754 -4.353 -.613 -1.768 ph1 2.000 4.000 -.503 -2.903 -.879 -2.536 Multivariate 14.791 1.897

Observations farthest from the centroid (Mahalanobis distance) (Group number 1)

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 131 58.060 .020 .981 34 54.156 .043 .999 39 53.266 .051 .998 60 53.077 .053 .994

174 53.005 .054 .984 50 52.986 .054 .961 47 52.011 .065 .976 44 51.701 .068 .966

138 50.824 .080 .981 147 50.479 .085 .978 135 50.117 .090 .975 172 50.107 .090 .954 167 49.980 .092 .934 17 49.895 .094 .903 37 49.721 .097 .878

152 49.624 .098 .837 52 49.608 .098 .771

155 49.547 .099 .706 53 49.438 .101 .650

177 49.365 .103 .581 84 49.137 .107 .561

149 49.024 .109 .507 13 48.982 .109 .431 71 48.886 .111 .376 90 48.805 .113 .319 57 48.789 .113 .251 48 48.716 .114 .205 40 48.706 .114 .152 58 48.350 .121 .177

102 48.306 .122 .137

89

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 10 47.826 .132 .193

194 47.788 .133 .151 31 47.710 .134 .123 83 47.528 .138 .117

141 47.261 .144 .129 139 47.129 .147 .115 100 46.888 .153 .123 193 46.599 .160 .142 91 46.362 .166 .153

182 46.290 .167 .128 59 46.254 .168 .100 65 46.187 .170 .081 89 45.904 .177 .098

157 45.849 .179 .079 43 45.678 .183 .078

183 45.503 .188 .079 130 45.442 .190 .064 21 45.260 .195 .066 96 45.234 .196 .050 61 44.945 .204 .065 88 44.470 .218 .119 9 43.859 .237 .245

176 43.605 .245 .282 123 43.499 .249 .267 150 43.465 .250 .228 128 43.361 .253 .215 122 43.249 .257 .205 144 43.190 .259 .180

7 42.817 .272 .256 153 42.522 .283 .316 80 42.399 .287 .311 68 42.355 .289 .275

196 42.329 .290 .236 170 42.329 .290 .191 151 42.239 .293 .178 93 42.144 .296 .167

163 42.085 .299 .147 8 42.055 .300 .122

156 42.055 .300 .094 198 42.014 .301 .078

90

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 85 41.520 .320 .161

190 41.517 .320 .128 75 41.119 .336 .210

169 41.030 .339 .198 16 40.996 .340 .169

159 40.762 .350 .206 199 40.742 .351 .173 133 40.497 .361 .215 87 40.041 .380 .353 42 39.887 .386 .369 62 39.852 .388 .332 23 39.803 .390 .302

164 39.774 .391 .266 197 39.746 .392 .231 63 39.743 .392 .191

165 39.661 .396 .180 92 39.648 .396 .148

116 39.507 .402 .156 30 39.405 .407 .153 51 39.344 .410 .138 45 39.336 .410 .111 66 39.230 .415 .109 86 39.178 .417 .095

132 38.848 .431 .151 158 38.804 .433 .132 134 38.790 .434 .107 112 38.766 .435 .088 184 38.707 .438 .078 70 38.682 .439 .063

166 38.647 .440 .052

Modification Indices (Group number 1 - Default model)

Covariances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change

z4 <--> Data 11.775 .040 e37 <--> Data 5.819 .028 e36 <--> e38 5.373 .035 e35 <--> e36 10.176 .047 e34 <--> e38 4.263 -.031 e33 <--> Social value 6.655 -.040

91

M.I. Par Change e33 <--> e37 8.929 -.040 e32 <--> e38 5.635 -.034 e32 <--> e37 4.732 .029 e32 <--> e36 4.107 -.027 e32 <--> e33 11.177 .042 e31 <--> Social value 4.011 -.032 e31 <--> z1 4.559 -.022 e28 <--> Customer Service 4.718 .025 e28 <--> Data 5.629 -.025 e28 <--> z2 4.860 .025 e24 <--> z2 6.320 -.029 e24 <--> e28 4.411 -.025 e26 <--> e29 5.090 -.034 e27 <--> e38 5.455 .040 e27 <--> e24 5.344 -.033 e27 <--> e26 12.207 .070 e23 <--> e30 4.479 -.023 e23 <--> e24 7.163 -.035 e22 <--> e31 4.281 -.030 e22 <--> e28 5.552 .031 e21 <--> z2 5.273 .028 e21 <--> e23 5.314 .032 e20 <--> z4 5.153 .031 e20 <--> e35 8.244 .040 e20 <--> e21 4.189 .025 e14 <--> Pricing 9.276 .062 e14 <--> z2 5.603 .030 e14 <--> e34 4.636 .031 e14 <--> e25 5.185 .030 e14 <--> e27 6.683 -.042 e14 <--> e23 9.820 .046 e15 <--> e20 5.360 .030 e15 <--> e14 4.449 .030 e16 <--> Data 4.209 .023 e17 <--> e16 5.113 -.032 e18 <--> Social value 5.091 -.037 e18 <--> Pricing 4.578 -.042 e18 <--> e25 7.308 -.034 e18 <--> e27 9.009 .047 e18 <--> e14 7.034 -.038

92

M.I. Par Change e18 <--> e17 11.060 .048 e11 <--> e23 4.665 .024 e12 <--> e37 8.316 .038 e12 <--> e31 4.593 .028 e12 <--> e14 5.623 -.032 e5 <--> z4 4.880 .029 e5 <--> e37 6.365 .033 e5 <--> e36 6.072 -.032 e6 <--> e29 4.301 .023 e6 <--> e28 5.769 -.029 e6 <--> e14 8.668 .040 e6 <--> e5 17.356 .049 e7 <--> Pricing 10.163 .064 e7 <--> e36 4.728 .032 e7 <--> e15 6.444 -.036 e7 <--> e6 8.511 .039 e8 <--> Pricing 5.709 -.045 e8 <--> e27 4.428 .031 e8 <--> e14 17.865 -.058 e8 <--> e12 4.959 .028 e8 <--> e6 22.147 -.058 e8 <--> e7 5.866 -.033 e9 <--> e29 4.778 .025 e9 <--> e28 4.327 -.026 e9 <--> e20 5.046 -.029 e9 <--> e16 4.154 -.028 e9 <--> e5 5.135 -.028 e9 <--> e7 4.032 -.028 e9 <--> e8 5.887 .032 e10 <--> e14 6.729 -.039 e10 <--> e5 14.423 -.050 e10 <--> e6 24.391 -.068 e10 <--> e8 58.842 .107 e2 <--> Social value 4.676 -.041 e2 <--> e32 4.517 -.033 e2 <--> e31 4.235 .033 e1 <--> Social value 4.249 .039 e1 <--> e14 5.512 .039 e1 <--> e7 5.579 .040

93

Variances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change

Regression Weights: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change

Loyalty <--- Social value 4.966 .146 Loyalty <--- Customer Service 12.957 .308 Loyalty <--- Data 20.589 .393 Loyalty <--- Emotional value 6.568 .284 Loyalty <--- Economic value 17.814 .445 l7 <--- ns4 4.495 .104 l6 <--- Data 7.669 .238 l6 <--- Emotional value 4.732 .239 l6 <--- ld1 11.942 .195 l6 <--- ld2 4.321 .120 l6 <--- ld4 6.086 .135 l6 <--- ld5 4.525 .123 l5 <--- l4 5.301 .122 l4 <--- Pricing 4.086 .125 l4 <--- l5 4.434 .115 l4 <--- nek2 7.811 .170 l3 <--- sq1 4.007 .113 l2 <--- Social value 6.679 -.156 l2 <--- ns1 6.312 -.100 l2 <--- ns2 5.924 -.097 l2 <--- ns4 4.153 -.087 l1 <--- Customer Service 5.921 .193 l1 <--- sq3 5.817 .124 kk4 <--- ns2 4.347 -.087 kk2 <--- b3 4.917 .097 kk2 <--- ld2 4.003 .095 kk2 <--- ld5 4.648 .103 kk1 <--- l2 4.123 -.094 kk1 <--- ld2 7.292 -.141 kk1 <--- ld5 6.416 -.132 ns1 <--- Emotional value 4.125 -.205 ns1 <--- kk1 4.150 -.099 ns1 <--- nem2 8.325 -.164 ns2 <--- l6 5.228 .102 ns2 <--- l3 5.457 .112 ns2 <--- nek1 4.322 .106

94

M.I. Par Change ns3 <--- ns4 5.064 .130 ns3 <--- ld5 4.392 -.153 ns4 <--- kk1 4.352 .121 ns4 <--- ns3 5.251 .102 ns4 <--- sq1 4.491 -.133 nem2 <--- ns1 5.547 -.100 nem2 <--- sq1 5.463 .132 nek3 <--- nem2 4.364 .125 nek3 <--- sq2 4.175 -.106 nek2 <--- l4 8.969 .148 nek2 <--- ld5 4.677 -.115 sq1 <--- Pricing 7.758 .168 sq1 <--- nem2 9.818 .196 sq1 <--- b2 5.378 -.119 sq1 <--- ld4 6.251 -.138 sq1 <--- ph1 9.077 .139 sq2 <--- ld3 6.646 -.146 sq3 <--- ld1 4.656 .118 sq3 <--- ld2 4.411 .117 sq4 <--- sq5 4.735 .123 sq5 <--- Social value 5.448 -.149 sq5 <--- ns1 4.402 -.088 sq5 <--- ns2 8.342 -.121 sq5 <--- sq4 5.331 .124 sq5 <--- ph1 4.342 -.093 b2 <--- l6 5.847 .111 b2 <--- ns2 4.180 -.080 b2 <--- sq1 4.276 -.107 b2 <--- ld4 5.063 .112 ld1 <--- Loyalty 5.528 .151 ld1 <--- l6 10.370 .145 ld1 <--- l1 4.957 .104 ld1 <--- ld2 7.527 .142 ld1 <--- ld6 7.301 -.130 ld2 <--- kk1 4.605 -.104 ld2 <--- sq1 9.114 .158 ld2 <--- sq3 4.269 .104 ld2 <--- ld1 6.197 .129 ld2 <--- ld3 4.966 .119 ld2 <--- ld4 8.372 -.145

95

M.I. Par Change ld2 <--- ld6 12.267 -.173 ld3 <--- Pricing 7.541 .165 ld3 <--- l7 4.260 .100 ld3 <--- l5 7.632 .147 ld3 <--- ph2 4.706 .102 ld3 <--- ph1 8.928 .138 ld4 <--- Pricing 4.700 -.121 ld4 <--- sq1 11.392 -.181 ld4 <--- b2 4.237 .098 ld4 <--- ld2 9.577 -.167 ld4 <--- ld6 29.723 .275 ld4 <--- ph1 4.382 -.090 ld5 <--- nek2 4.311 -.118 ld6 <--- sq1 4.802 -.129 ld6 <--- ld1 5.107 -.132 ld6 <--- ld2 10.422 -.193 ld6 <--- ld4 22.076 .266 ld6 <--- j1 4.125 -.084 ph2 <--- Social value 4.571 -.159 ph2 <--- l1 6.130 -.148 ph2 <--- ns1 4.499 -.104 ph2 <--- ns2 4.030 -.098 ph2 <--- sq3 4.156 .127 ph1 <--- Social value 4.115 .151 ph1 <--- l5 4.357 .126

Model Fit Summary

CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 105 1003.409 636 .000 1.578 Saturated model 741 .000 0

Independence model 38 4305.546 703 .000 6.125

RMR, GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Default model .030 .799 .765 .686 Saturated model .000 1.000 Independence model .089 .318 .281 .302

96

Baseline Comparisons

Model NFI

Delta1 RFI

rho1 IFI

Delta2 TLI

rho2 CFI

Default model .767 .742 .900 .887 .898 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model .000 .000 .000 .000 .000

Parsimony-Adjusted Measures Model PRATIO PNFI PCFI Default model .905 .694 .812 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000

NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 367.409 285.216 457.525 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 3602.546 3399.285 3813.166

FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 5.042 1.846 1.433 2.299 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 21.636 18.103 17.082 19.162

RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model .054 .047 .060 .156 Independence model .160 .156 .165 .000

AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 1213.409 1264.597 1559.733 1664.733 Saturated model 1482.000 1843.238 3926.053 4667.053 Independence model 4381.546 4400.071 4506.883 4544.883

97

PH

J

LD

B

SQ

NEK

NEM

NS

KK L

ph1

e1

1

1

ph2

e21

j2e411 j1e3

1

ld6e10

1

1ld5e9

1 ld4e81 ld3e71 ld2e61 ld1e51

b3e1311 b2e12

1 b1e111

sq5

e18

1

1sq4

e171sq3

e161sq2

e151sq1

e141

nek1e19

1

1

nek2e201

nek3e211

nem1e22

1

1

nem2e231

ns4e27

1

1ns3e261ns2

e251ns1

e241

kk1e28

1

1

kk2e291

kk3e301

kk4e311 l1 e32

1

1

l2 e331

l3 e341

l4 e351

l5 e361

l6 e371

l7 e381

z11

z21

z31

z41

ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 6.098 5.685 6.550 6.355 Saturated model 7.447 7.447 7.447 9.263 Independence model 22.018 20.996 23.076 22.111

HOELTER

Model HOELTER

.05 HOELTER

.01 Default model 138 144 Independence model 36 37

98

Analysis Summary

Date and Time Date: Monday, September 06, 2010 Time: 1:07:21 AM

Title model modifikasi: Monday, September 06, 2010 01:07 AM

Scalar Estimates (Group number 1 - Default model)

Maximum Likelihood Estimates

Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label

Economic value <--- Pricing .112 .045 2.475 .013 Economic value <--- Network .076 .044 1.729 .084 Emotional value <--- Pricing .156 .049 3.219 .001 Emotional value <--- Network .011 .044 .258 .796 Economic value <--- Data .208 .066 3.157 .002 Emotional value <--- Data .277 .070 3.961 *** Economic value <--- Billing .049 .054 .899 .368 Emotional value <--- Billing .201 .058 3.446 *** Economic value <--- Customer Service .284 .097 2.918 .004 Emotional value <--- Customer Service -.142 .096 -1.475 .140 Satisfactions <--- Economic value .312 .132 2.368 .018 Satisfactions <--- Emotional value .356 .139 2.552 .011 Satisfactions <--- Social value -.038 .069 -.558 .577 Loyalty <--- Satisfactions .369 .070 5.279 *** ph1 <--- Pricing 1.000 ph2 <--- Pricing .708 .104 6.796 *** j2 <--- Network 1.000 j1 <--- Network 1.084 .186 5.832 *** ld6 <--- Data 1.000 ld5 <--- Data .692 .074 9.327 *** ld4 <--- Data 1.009 .078 12.999 *** ld3 <--- Data .652 .079 8.287 *** ld2 <--- Data .518 .078 6.612 *** ld1 <--- Data .740 .083 8.959 *** b3 <--- Billing 1.000 b2 <--- Billing 1.011 .078 12.990 *** b1 <--- Billing 1.119 .078 14.283 *** sq5 <--- Customer Service 1.000 sq4 <--- Customer Service 1.031 .121 8.507 *** sq3 <--- Customer Service 1.157 .131 8.813 ***

99

Estimate S.E. C.R. P Label sq2 <--- Customer Service 1.302 .164 7.927 *** sq1 <--- Customer Service 1.058 .144 7.346 *** nek1 <--- Economic value 1.000 nek2 <--- Economic value 1.166 .159 7.335 *** nek3 <--- Economic value .920 .138 6.667 *** nem1 <--- Emotional value 1.000 nem2 <--- Emotional value 1.069 .159 6.734 *** ns4 <--- Social value 1.000 ns3 <--- Social value 1.030 .091 11.343 *** ns2 <--- Social value 1.378 .109 12.680 *** ns1 <--- Social value 1.250 .102 12.226 *** kk1 <--- Satisfactions 1.000 kk2 <--- Satisfactions 1.072 .082 13.054 *** kk3 <--- Satisfactions 1.036 .079 13.192 *** kk4 <--- Satisfactions .720 .078 9.290 *** l1 <--- Loyalty 1.000 l2 <--- Loyalty 1.139 .097 11.764 *** l3 <--- Loyalty 1.069 .121 8.855 *** l4 <--- Loyalty .930 .117 7.946 *** l5 <--- Loyalty 1.062 .121 8.745 *** l6 <--- Loyalty 1.145 .106 10.818 *** l7 <--- Loyalty 1.289 .138 9.340 ***

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate

Economic value <--- Pricing .211 Economic value <--- Network .138 Emotional value <--- Pricing .301 Emotional value <--- Network .021 Economic value <--- Data .297 Emotional value <--- Data .402 Economic value <--- Billing .070 Emotional value <--- Billing .293 Economic value <--- Customer Service .289 Emotional value <--- Customer Service -.147 Satisfactions <--- Economic value .227 Satisfactions <--- Emotional value .254 Satisfactions <--- Social value -.041 Loyalty <--- Satisfactions .436 ph1 <--- Pricing .946 ph2 <--- Pricing .684 j2 <--- Network .827

100

Estimate j1 <--- Network .854 ld6 <--- Data .834 ld5 <--- Data .626 ld4 <--- Data .861 ld3 <--- Data .590 ld2 <--- Data .471 ld1 <--- Data .675 b3 <--- Billing .828 b2 <--- Billing .805 b1 <--- Billing .913 sq5 <--- Customer Service .615 sq4 <--- Customer Service .627 sq3 <--- Customer Service .710 sq2 <--- Customer Service .776 sq1 <--- Customer Service .670 nek1 <--- Economic value .630 nek2 <--- Economic value .764 nek3 <--- Economic value .620 nem1 <--- Emotional value .640 nem2 <--- Emotional value .696 ns4 <--- Social value .725 ns3 <--- Social value .671 ns2 <--- Social value .950 ns1 <--- Social value .862 kk1 <--- Satisfactions .792 kk2 <--- Satisfactions .853 kk3 <--- Satisfactions .865 kk4 <--- Satisfactions .638 l1 <--- Loyalty .663 l2 <--- Loyalty .748 l3 <--- Loyalty .741 l4 <--- Loyalty .635 l5 <--- Loyalty .715 l6 <--- Loyalty .736 l7 <--- Loyalty .795

101

Covariances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label

Pricing <--> Network .045 .034 1.339 .180 Pricing <--> Data .097 .027 3.628 *** Pricing <--> Billing .056 .026 2.164 .030 Pricing <--> Customer Service .051 .020 2.487 .013 Network <--> Data .045 .026 1.731 .083 Network <--> Billing .008 .026 .290 .772 Network <--> Customer Service .005 .019 .242 .809 Data <--> Billing .062 .021 3.011 .003 Data <--> Customer Service .082 .018 4.563 *** Billing <--> Customer Service .039 .015 2.530 .011 Pricing <--> Social value .022 .024 .922 .357 Network <--> Social value .099 .028 3.526 *** Data <--> Social value .011 .018 .576 .564 Billing <--> Social value .022 .019 1.191 .234 Customer Service <--> Social value .020 .014 1.445 .148 z4 <--> Social value .042 .015 2.826 .005 e6 <--> e5 .084 .014 6.037 *** e8 <--> e7 -.041 .012 -3.466 *** e9 <--> e6 .077 .013 5.722 *** e32 <--> e33 .075 .016 4.813 *** e32 <--> e37 .062 .015 4.149 *** e7 <--> e6 .079 .014 5.559 *** e18 <--> e17 .068 .017 3.919 *** e14 <--> e23 .050 .014 3.654 *** e27 <--> e26 .092 .023 4.034 *** e6 <--> Customer Service .036 .010 3.459 *** e18 <--> e27 .044 .014 3.017 .003 e18 <--> e16 .045 .015 2.902 .004 e12 <--> e31 .026 .013 2.069 .039 e7 <--> Pricing .053 .021 2.566 .010 e21 <--> z2 .040 .012 3.293 *** e36 <--> z2 -.027 .011 -2.383 .017 e10 <--> e5 -.052 .012 -4.385 *** e19 <--> z2 .028 .012 2.307 .021 e22 <--> e28 .030 .013 2.218 .027 e17 <--> z2 .020 .011 1.732 .083 e20 <--> z4 .024 .012 2.092 .036 e23 <--> e30 -.031 .011 -2.879 .004 e14 <--> e34 .031 .013 2.336 .019 e5 <--> z4 .033 .011 2.972 .003 e18 <--> e30 -.015 .010 -1.438 .150 e14 <--> Pricing .071 .022 3.269 .001 e20 <--> e35 .039 .014 2.844 .004

102

Estimate S.E. C.R. P Label e34 <--> e38 -.053 .015 -3.529 *** e33 <--> Social value -.055 .015 -3.729 *** e35 <--> e36 .049 .016 3.029 .002 e12 <--> Data .033 .014 2.385 .017 e2 <--> Social value -.051 .018 -2.769 .006 e36 <--> Social value -.038 .015 -2.546 .011 e2 <--> e16 .034 .016 2.191 .028 e26 <--> e24 .042 .019 2.210 .027 e10 <--> e16 -.011 .011 -.980 .327 e10 <--> z3 -.025 .013 -1.942 .052 e9 <--> e26 -.028 .016 -1.747 .081

Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate

Pricing <--> Network .107 Pricing <--> Data .290 Pricing <--> Billing .167 Pricing <--> Customer Service .214 Network <--> Data .142 Network <--> Billing .024 Network <--> Customer Service .020 Data <--> Billing .247 Data <--> Customer Service .459 Billing <--> Customer Service .217 Pricing <--> Social value .065 Network <--> Social value .301 Data <--> Social value .041 Billing <--> Social value .086 Customer Service <--> Social value .109 z4 <--> Social value .219 e6 <--> e5 .429 e8 <--> e7 -.305 e9 <--> e6 .366 e32 <--> e33 .398 e32 <--> e37 .313 e7 <--> e6 .365 e18 <--> e17 .325 e14 <--> e23 .319 e27 <--> e26 .317 e6 <--> Customer Service .207 e18 <--> e27 .195

103

Estimate e18 <--> e16 .239 e12 <--> e31 .166 e7 <--> Pricing .179 e21 <--> z2 .373 e36 <--> z2 -.237 e10 <--> e5 -.389 e19 <--> z2 .249 e22 <--> e28 .194 e17 <--> z2 .166 e20 <--> z4 .191 e23 <--> e30 -.283 e14 <--> e34 .187 e5 <--> z4 .222 e18 <--> e30 -.110 e14 <--> Pricing .255 e20 <--> e35 .243 e34 <--> e38 -.335 e33 <--> Social value -.258 e35 <--> e36 .247 e12 <--> Data .177 e2 <--> Social value -.197 e36 <--> Social value -.172 e2 <--> e16 .168 e26 <--> e24 .188 e10 <--> e16 -.082 e10 <--> z3 -.173 e9 <--> e26 -.111

Variances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label

Pricing .440 .074 5.938 *** Network .403 .086 4.693 *** Data .251 .037 6.834 *** Billing .252 .037 6.846 *** Customer Service .127 .029 4.378 *** Social value .268 .046 5.884 *** z1 .071 .018 4.004 *** z2 .068 .018 3.679 *** z3 .198 .031 6.383 *** z4 .136 .028 4.955 *** e1 .052 .056 .919 .358

104

Estimate S.E. C.R. P Label e2 .251 .038 6.640 *** e4 .186 .068 2.745 .006 e3 .176 .078 2.240 .025 e10 .110 .017 6.419 *** e9 .187 .020 9.400 *** e8 .089 .015 5.953 *** e7 .199 .022 9.158 *** e6 .236 .023 10.336 *** e5 .164 .019 8.576 *** e13 .115 .016 7.084 *** e12 .140 .018 7.616 *** e11 .063 .016 4.039 *** e18 .209 .024 8.646 *** e17 .209 .024 8.534 *** e16 .167 .022 7.759 *** e15 .142 .021 6.709 *** e14 .175 .021 8.206 *** e19 .187 .023 7.999 *** e20 .119 .021 5.742 *** e21 .167 .021 8.107 *** e22 .171 .023 7.536 *** e23 .144 .023 6.275 *** e27 .241 .027 8.989 *** e26 .347 .038 9.199 *** e25 .055 .021 2.584 .010 e24 .145 .023 6.425 *** e28 .138 .017 7.953 *** e29 .100 .015 6.677 *** e30 .084 .014 6.194 *** e31 .177 .019 9.189 *** e32 .212 .023 9.232 *** e33 .168 .020 8.388 *** e34 .156 .020 7.833 *** e35 .213 .023 9.168 *** e36 .186 .021 8.718 *** e37 .185 .022 8.619 *** e38 .161 .023 7.158 ***

105

Modification Indices (Group number 1 - Default model)

Covariances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change

z4 <--> Data 4.523 .026 e32 <--> Customer Service 5.231 .022 e28 <--> Customer Service 5.765 .024 e23 <--> e24 4.930 -.027 e14 <--> e27 5.309 -.032 e15 <--> e21 4.041 -.027 e18 <--> Social value 6.046 -.034 e12 <--> e37 8.989 .036 e12 <--> e32 5.727 -.027 e5 <--> e36 4.459 -.024 e6 <--> e28 5.762 -.025 e7 <--> e15 5.887 -.031 e9 <--> e16 4.372 -.025 e10 <--> Network 6.028 -.043 e10 <--> e37 4.164 -.023

Variances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change

Regression Weights: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change

Loyalty <--- Customer Service 7.985 .234 Loyalty <--- Data 11.169 .185 Loyalty <--- Emotional value 4.593 .192 Loyalty <--- Economic value 5.838 .208 l6 <--- b2 5.089 .108 l6 <--- ld1 8.001 .156 l4 <--- sq1 4.641 .120 l2 <--- sq4 4.908 -.102 l2 <--- sq5 4.627 -.100 l1 <--- Customer Service 8.992 .258 l1 <--- nek2 4.166 .106 l1 <--- sq2 5.419 .109 l1 <--- sq3 6.500 .123 l1 <--- sq4 4.378 .100 l1 <--- sq5 7.055 .128 kk2 <--- b3 4.284 .090

106

M.I. Par Change kk2 <--- ld2 4.305 .099 kk1 <--- ld2 9.094 -.157 kk1 <--- ld5 7.001 -.137 ns1 <--- Emotional value 5.584 -.230 ns1 <--- nem2 8.322 -.159 nem2 <--- ns1 6.624 -.101 nem1 <--- ld2 4.266 .119 sq1 <--- b2 4.913 -.104 sq1 <--- ld4 4.408 -.106 sq2 <--- ld3 7.162 -.150 sq3 <--- ld1 6.235 .136 sq5 <--- Social value 5.832 -.139 sq5 <--- ns2 6.321 -.097 ld1 <--- Pricing 4.714 .091 ld1 <--- sq1 4.275 .097 ld1 <--- ph1 4.933 .084 ld4 <--- Pricing 4.587 -.083 ld4 <--- sq1 5.492 -.102 ld4 <--- ph1 4.209 -.072 ld6 <--- Network 5.287 -.106 ld6 <--- j1 6.044 -.081 ph2 <--- l1 4.241 -.120

Model Fit Summary

CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 144 649.621 597 .067 1.088 Saturated model 741 .000 0

Independence model 38 4305.546 703 .000 6.125

RMR, GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Default model .028 .865 .832 .697 Saturated model .000 1.000 Independence model .089 .318 .281 .302

107

Baseline Comparisons

Model NFI

Delta1 RFI

rho1 IFI

Delta2 TLI

rho2 CFI

Default model .849 .822 .986 .983 .985 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model .000 .000 .000 .000 .000

Parsimony-Adjusted Measures Model PRATIO PNFI PCFI Default model .849 .721 .837 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000

NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 52.621 .000 118.473 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 3602.546 3399.285 3813.166

FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 3.264 .264 .000 .595 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 21.636 18.103 17.082 19.162

RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model .021 .000 .032 1.000 Independence model .160 .156 .165 .000

AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 937.621 1007.821 1412.579 1556.579 Saturated model 1482.000 1843.238 3926.053 4667.053 Independence model 4381.546 4400.071 4506.883 4544.883

ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 4.712 4.447 5.043 5.064 Saturated model 7.447 7.447 7.447 9.263 Independence model 22.018 20.996 23.076 22.111

108

PH

J

LD

B

SQ

NEK

NEM

NS

KK L

ph1

e1

1

1

ph2

e21

j2e411 j1e3

1

ld6e10

1

1ld5e9

1 ld4e81 ld3e71 ld2e61 ld1e51

b3e1311 b2e12

1 b1e111

sq5

e18

1

1sq4

e171sq3

e161sq2

e151sq1

e141

nek1e19

1

1

nek2e201

nek3e211

nem1e22

1

1

nem2e231

ns4e27

1

1ns3e261ns2

e251ns1

e241

kk1e28

1

1

kk2e291

kk3e301

kk4e311 l1 e32

1

1

l2 e331

l3 e341

l4 e351

l5 e361

l6 e371

l7 e381

z11

z21

z31

z41

HOELTER

Model HOELTER

.05 HOELTER

.01 Default model 201 209 Independence model 36 37